智能方法在桩基健康检测中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·桩基概述 | 第8页 |
| ·桩基检测的重要性 | 第8-9页 |
| ·桩基检测方法 | 第9-11页 |
| ·各类方法的比较 | 第11-12页 |
| ·问题的提出及解决方法 | 第12-14页 |
| ·本文简介 | 第14-15页 |
| 2 人工神经网络基础 | 第15-28页 |
| ·人工神经网络的概述和应用 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第15-16页 |
| ·人工神经的应用 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的模型 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第18页 |
| ·BP神经网络 | 第18-27页 |
| ·BP算法的原理 | 第19-20页 |
| ·BP算法的数学表达 | 第20-22页 |
| ·BP算法的执行步骤 | 第22-23页 |
| ·BP算法存在的问题及其原因 | 第23-24页 |
| ·BP网络的改进 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 遗传算法理论 | 第28-38页 |
| ·遗传算法的简介 | 第28页 |
| ·遗传算法的应用 | 第28-29页 |
| ·遗传算法与其它优化算法的比较 | 第29页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第29-31页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的主要操作 | 第32-37页 |
| ·遗传编码 | 第32-33页 |
| ·适应度函数 | 第33-34页 |
| ·遗传算子 | 第34-36页 |
| ·遗传算法运行参数的选择 | 第36-37页 |
| ·改进的遗传算法 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 GA与BP网络的融合 | 第38-48页 |
| ·GA和BP算法的融合 | 第38-40页 |
| ·GA—BP算法的流程如下 | 第40页 |
| ·GA—BP流程图 | 第40-41页 |
| ·GA—BP网络性能分析 | 第41-47页 |
| ·BP网络的数值分析 | 第42-43页 |
| ·GA—BP网络的数值分析 | 第43-46页 |
| ·网络样本空间的选择对网络性能的影响 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 GA-BP算法在桩基检测中的应用 | 第48-54页 |
| ·反射波法的基本原理 | 第48-50页 |
| ·测试仪器 | 第48-49页 |
| ·现场测试要求 | 第49-50页 |
| ·利用GA-BP进行桩基的检测 | 第50-53页 |
| ·网络的参数的选择 | 第50-51页 |
| ·工程应用实例 | 第51-53页 |
| ·结果分析 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在校期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
