库坝区渗漏非模式识别模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·库坝区渗漏 | 第10-13页 |
| ·库区渗漏 | 第10-12页 |
| ·坝区渗漏 | 第12-13页 |
| ·库坝区渗漏研究现状 | 第13-17页 |
| ·天然示踪方法 | 第13-15页 |
| ·人工示踪方法 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络方法 | 第16-17页 |
| ·其它方法 | 第17页 |
| ·本文所做的工作 | 第17-18页 |
| 第2章 库坝区渗漏模式识别的理论基础 | 第18-27页 |
| ·模式识别的基本概念 | 第18页 |
| ·基于人工神经网络理论的映射匹配 | 第18-19页 |
| ·映射匹配的BP网络实现 | 第19-26页 |
| ·BP网络的基本概念 | 第20页 |
| ·映射匹配 | 第20-23页 |
| ·存在的问题及解决方法 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 混合比模型及模式识别的基本参数 | 第27-53页 |
| ·混合比模型 | 第27-33页 |
| ·模型建立 | 第27-29页 |
| ·模型特性及物理意义 | 第29-33页 |
| ·样本集容量 | 第33-36页 |
| ·模糊聚类方法 | 第33-35页 |
| ·统计学方法 | 第35-36页 |
| ·样本筛选 | 第36-40页 |
| ·样本的基本要求 | 第36-37页 |
| ·样本的筛选原则 | 第37-40页 |
| ·样本基元 | 第40-50页 |
| ·环境同位素 | 第40-43页 |
| ·温度 | 第43-46页 |
| ·电导率 | 第46-48页 |
| ·水化学成分 | 第48-50页 |
| ·样本基元筛选 | 第50-52页 |
| ·筛选原则 | 第50-51页 |
| ·筛选方法 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 模式识别的多因素增量模型 | 第53-60页 |
| ·多因素增量模型的建立 | 第53-54页 |
| ·模型结果的唯一确定性 | 第54-58页 |
| ·模型实现的基本步骤 | 第58页 |
| ·库坝区渗漏模式识别流程 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 工程实例 | 第60-66页 |
| ·数据准备 | 第60-62页 |
| ·映射匹配 | 第62-63页 |
| ·模式识别 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-67页 |
| ·本文总结 | 第66页 |
| ·进一步研究工作及展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
