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RBF网络在混凝土强度研究中的应用

Study of Strength of Concrete Using RBF Neural Networks

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【作者】 席剑辉韩敏王立久

【Author】 Xi Jianhui 1 Han Min 1 Wang Lijiu 2 1 (College of Electronic and Information Engineering, DUT, Dalian 116023) 2 (School of Civil Engineering and Architecture, DUT, Dalian 116023)

【机构】 大连理工大学电子与信息工程学院自动化系!大连116023大连理工大学土建学院!大连116023

【摘要】 本文以混凝土抗压强度建模为例 ,介绍一种自组织学习的 RBF算法 ,并与广受欢迎的 BP算法比较。仿真结果表明 ,RBF网络的学习速度显著加快 ,并具有较好的泛化能力 ,能有效地应用于混凝土领域。

【Abstract】 This paper is concerned with the use of radial basis function (RBF) neural networks aimed at analysis of strength of concrete. A sort of RBF algorithm is introduced to model the strength of concrete. Simulation shows that the pace of learning of this RBF net is substantially faster than that encountered in popular BP network and the generalization ability of this network is also better. So it is effective to use this RBF net in the field of concrete.

【关键词】 RBF网络混凝土建模
【Key words】 RBF net Concrete Model
  • 【文献出处】 仪器仪表学报 ,Chinese Journal of Scientific Instrument , 编辑部邮箱 ,2001年S1期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】73
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