中国科技信息
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중국과기신식
CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2008年
17期
74-75
,共2页
混凝土%碳化深度预测%人工神经网络%L-M算法%改进的带动量自适应学习率BP算法
混凝土%碳化深度預測%人工神經網絡%L-M算法%改進的帶動量自適應學習率BP算法
혼응토%탄화심도예측%인공신경망락%L-M산법%개진적대동량자괄응학습솔BP산법
采用L-M算法人工神经网络进行混凝土碳化深度预测方面的研究.与改进的带动量自适应学习率BP算法比较表明,L-M 算法可以解决混凝土碳化深度预测的问题,而且算法快,精度高,是运用人工神经网络解决混凝土碳化深度计算的较好网络.
採用L-M算法人工神經網絡進行混凝土碳化深度預測方麵的研究.與改進的帶動量自適應學習率BP算法比較錶明,L-M 算法可以解決混凝土碳化深度預測的問題,而且算法快,精度高,是運用人工神經網絡解決混凝土碳化深度計算的較好網絡.
채용L-M산법인공신경망락진행혼응토탄화심도예측방면적연구.여개진적대동량자괄응학습솔BP산법비교표명,L-M 산법가이해결혼응토탄화심도예측적문제,이차산법쾌,정도고,시운용인공신경망락해결혼응토탄화심도계산적교호망락.
