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利用神经网络学习的岩体分级  
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【英文篇名】 Rock Mass Classification by Use of Neural Network Learning
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 冯夏庭; 王丽娜;
【英文作者】 Feng Xiating; Wang Lina;
【作者单位】 东北大学; 沈阳黄金学院;
【文献出处】 东北工学院学报 , , 编辑部邮箱 1993年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 神经元; 神经网络; 岩体分级; 自适应模式识别; 自学习; 反向传播学习算法;
【英文关键词】 neuron; neural network; rock mass classification; adaptive pattern recognition; self-learning; back-propagation learning algorithm.;
【摘要】 将神经网络理论应用于岩体分级,意在探索出一条更强有力的分级新途径。利用神经网络对已知样本集进行学习,建立各种地质及工程因素与岩体的等价级别之间非线性映射。学习后的网络及权值可用于识别新的岩体的等价级别。主要探讨了PDP模型学习岩体分级的方法,并给出了应用结果。
【英文摘要】 An attempt is made to find a new way for better classification of rock masses--applying the neuralnetwork theory to such a classification. Learning from a given sample set. the neural network is used to establish a nonlinear mapping between various geologic/engineering factors and an equivalent class of rock mass. It is proved that the network and values of weight after learning are available to the identification of equivalent class for a new type of rock mass. Mainly,the knowledge learning and adaptive pa...
【基金】 辽宁省博士启动基金
【分类号】 TU 457,TP 18
【正文快照】 0前言 岩体分级是采矿及岩土工程中的一个重要的研究课题.近十年来,岩体分级理论和方法已取得重要进展,模糊数学、专家系统等已应用到岩体分级中来.然而,现有的岩体分级理论和方法大都缺乏自学习能力,在数据含有噪声、缺项和缺乏认知时很难得出令人满意的结论.神经网络是80年代

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