土工基础
土工基礎
토공기출
SOIE ENGINEERING AND FOUNDATION
2006年
4期
90-93
,共4页
吕海波%宁世朝%赵艳林%胡仁众
呂海波%寧世朝%趙豔林%鬍仁衆
려해파%저세조%조염림%호인음
膨胀土%SOM%神经网络
膨脹土%SOM%神經網絡
팽창토%SOM%신경망락
利用SOM神经网络对膨胀土胀缩等级分类问题进行分析,研究表明:SOM神经网络具有对输入模式保持拓扑结构不变的优点,在聚类过程中能直观反映不同类在竞争层二维平面的相对位置,当胀缩等级数目确定时,SOM神经网络能正确地对样本进行胀缩等级分类;另一方面,SOM神经网络能提取样本特征值,确定聚类中心,据此确定了安康膨胀土的聚类中心,并对预测样本进行判别,取得了良好的效果.
利用SOM神經網絡對膨脹土脹縮等級分類問題進行分析,研究錶明:SOM神經網絡具有對輸入模式保持拓撲結構不變的優點,在聚類過程中能直觀反映不同類在競爭層二維平麵的相對位置,噹脹縮等級數目確定時,SOM神經網絡能正確地對樣本進行脹縮等級分類;另一方麵,SOM神經網絡能提取樣本特徵值,確定聚類中心,據此確定瞭安康膨脹土的聚類中心,併對預測樣本進行判彆,取得瞭良好的效果.
이용SOM신경망락대팽창토창축등급분류문제진행분석,연구표명:SOM신경망락구유대수입모식보지탁복결구불변적우점,재취류과정중능직관반영불동류재경쟁층이유평면적상대위치,당창축등급수목학정시,SOM신경망락능정학지대양본진행창축등급분류;령일방면,SOM신경망락능제취양본특정치,학정취류중심,거차학정료안강팽창토적취류중심,병대예측양본진행판별,취득료량호적효과.
