BP神经网络在堆石体密度测试中的应用(张宪君 马若龙 王志勇 李丕武)
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[摘 要] 由于堆石体介质结构的不均匀性以及堆石体密度与其力学参数之间的非线性关系,因此从实测的力学参数中用线性关系计算密度,很难得到较理想的结果。bp神经网络具有非线性映射、泛化、容错的能力。通过教师信号的学习,能够找到输入与输出之间未知的连续非线性关系,从而达到利用所测力学参数计算密度的目的。
[关键词] bp神经网络 附加质量法 堆石体密度
人工神经网络是借鉴于生物神经网络而发展起来的新型智能信息处理系统,它的基本功能有联想记忆、非线性映射、分类与识别、优化计算、知识处理等,它的基本单元神经元常被称为“处理单元”或“节点”。神经元具有多输入单输出的特点,对输入加权求和然后通过一变换函数求得输出,许多神经元连接在一起,组成了不同的网络拓朴结构,从而整体上也具有了不同的功能。附加质量法测试堆石体密度建立的模型是假定介质是均匀性的,实际中有时堆石体中介质颗
BP神经网络在堆石体密度测试中的应用(张宪君 马若龙 王志勇 李丕武)
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本文2010-03-12 15:14:58发表“农林鱼水论文”栏目。
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