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基于RBF神经网络的沙土液化预测研究
1
作者
刘思思
《森林工程》
2005年第6期5-6,共2页
简要分析RBF网络的结构特点及最近邻聚类学习算法,以大量粉土地基实测数据为学习训练样本及预测样本,建立了预测模型。讨论了基于RBF神经网络技术的沙土液化预测分析方法及其有效性。研究表明,用RBF神经网络方法进行沙土地震液化预测是...
简要分析RBF网络的结构特点及最近邻聚类学习算法,以大量粉土地基实测数据为学习训练样本及预测样本,建立了预测模型。讨论了基于RBF神经网络技术的沙土液化预测分析方法及其有效性。研究表明,用RBF神经网络方法进行沙土地震液化预测是可行的。
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关键词
沙土液化
径向基函数(RBF)
最近邻聚类算法
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的沙土液化预测研究
1
作者
刘思思
机构
中南林学院
出处
《森林工程》
2005年第6期5-6,共2页
文摘
简要分析RBF网络的结构特点及最近邻聚类学习算法,以大量粉土地基实测数据为学习训练样本及预测样本,建立了预测模型。讨论了基于RBF神经网络技术的沙土液化预测分析方法及其有效性。研究表明,用RBF神经网络方法进行沙土地震液化预测是可行的。
关键词
沙土液化
径向基函数(RBF)
最近邻聚类算法
Keywords
liquefaction
of
sand
soil
：
radial
basis
function
nearest
neighhor-elustering
algorithm
分类号
Q189 [生物学—神经生物学]
S714.7 [生物学—普通生物学]
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作者
出处
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1
基于RBF神经网络的沙土液化预测研究
刘思思
《森林工程》
2005
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