基于补偿模糊神经网络的砂土液化势评价研究
| 第一章 引言 | 第1-16页 |
| ·砂土液化概述 | 第8-9页 |
| ·砂土液化的定义 | 第8页 |
| ·砂土液化过程的描述 | 第8-9页 |
| ·砂土液化的研究现状 | 第9-13页 |
| ·国内外砂土液化的研究与进展情况 | 第9-10页 |
| ·砂土液化势的主要评价方法 | 第10-13页 |
| ·选题意义 | 第13-15页 |
| ·研究方法与思路 | 第15-16页 |
| 第二章 模糊神经网络的基本原理 | 第16-29页 |
| ·模糊逻辑系统简介 | 第16-23页 |
| ·模糊逻辑系统的组成与分类 | 第16-19页 |
| ·模糊规则库 | 第19-21页 |
| ·模糊推理机 | 第21页 |
| ·模糊产生器和反模糊化器 | 第21-23页 |
| ·神经网络简介 | 第23-25页 |
| ·神经网络的概念 | 第23页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第23-25页 |
| ·模糊逻辑系统与神经网络的结合 | 第25-29页 |
| 第三章 砂土液化势评价的模糊神经网络模型研究 | 第29-47页 |
| ·模糊神经网络评价砂土液化势的可行性分析 | 第29-30页 |
| ·模糊神经网络类型的确定 | 第30-37页 |
| ·模糊神经元 | 第30-33页 |
| ·补偿模糊神经网络结构 | 第33页 |
| ·补偿模糊推理 | 第33-36页 |
| ·补偿模糊神经网络的学习算法 | 第36-37页 |
| ·网络模型结构的确定 | 第37-42页 |
| ·影响砂土液化势的因素分析 | 第37-41页 |
| ·网络的拓扑结构的确定 | 第41-42页 |
| ·数据的前后处理 | 第42-45页 |
| ·训练与检验样本的选择 | 第42-43页 |
| ·数据变换处理 | 第43-45页 |
| ·其他 | 第45页 |
| ·系统的实现 | 第45-47页 |
| 第四章 工程实例的应用 | 第47-57页 |
| ·唐山地震概述 | 第47-48页 |
| ·网络训练 | 第48-54页 |
| ·网络检验 | 第54-57页 |
| 第五章 结论与建议 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57页 |
| ·建议 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62-67页 |
