| 第一章 绪论 | 第1-33页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究现状、发展阶段及趋势 | 第11-31页 |
| ·极限平衡分析方法 | 第12-20页 |
| ·极限分析法 | 第20-22页 |
| ·数值分析方法 | 第22-24页 |
| ·圆弧滑动边坡稳定性分析的人工智能方法 | 第24-29页 |
| ·边坡稳定性分析研究的发展阶段及趋势 | 第29-31页 |
| ·本项研究的目的、意义、内容和特色 | 第31-33页 |
| ·研究的目的和意义 | 第31页 |
| ·研究内容 | 第31页 |
| ·本项研究的特色与创新之处 | 第31-33页 |
| 第二章 人工神经网络(ANN)概述 | 第33-45页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·人工神经网络概述 | 第33-39页 |
| ·生物神经元的结构与动作描述 | 第33-34页 |
| ·人工神经元的基本模型 | 第34-36页 |
| ·人工神经网络的工作方式 | 第36-37页 |
| ·人工神经网络的学习方法和规则 | 第37-39页 |
| ·BP神经网络(Back-Propagation Network) | 第39-45页 |
| ·感知器原理 | 第39-40页 |
| ·BP网络结构模型 | 第40页 |
| ·误差反传训练算法 | 第40页 |
| ·BP算法的实现步骤 | 第40-42页 |
| ·BP网络流程图 | 第42页 |
| ·BP网络存在的主要缺陷以及改进方案 | 第42-45页 |
| 第三章 模糊(Fussy)理论概述 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·模糊理论 | 第46-59页 |
| ·模糊集合概念 | 第46页 |
| ·模糊集合的描述 | 第46-47页 |
| ·模糊集合隶属度函数 | 第47-50页 |
| ·模糊关系 | 第50-51页 |
| ·模糊逻辑 | 第51-52页 |
| ·模糊集合运算 | 第52页 |
| ·模糊推理 | 第52-59页 |
| 第四章 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)概述 | 第59-67页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·ANFIS模型结构 | 第59-62页 |
| ·ANFIS基本原理 | 第62-65页 |
| ·输入变量空间区分 | 第62-64页 |
| ·隶属函数类型和个数的确定 | 第64-65页 |
| ·学习法则及方式 | 第65页 |
| ·ANFIS的技术路线 | 第65-66页 |
| ·ANFIS的缺点 | 第66-67页 |
| 第五章 ANFIS与ANN拟合能力和推广预测能力的比较研究 | 第67-77页 |
| ·概述 | 第67页 |
| ·多峰函数及其离散 | 第67-68页 |
| ·映射关系的建立 | 第68-72页 |
| ·ANN映射关系的建立 | 第68-70页 |
| ·ANFIS映射关系的建立 | 第70-72页 |
| ·拟合能力和推广预测能力的比较研究 | 第72-74页 |
| ·ANN和ANFIS拟合能力的比较 | 第72-74页 |
| ·ANN和ANFIS推广预测能力比较 | 第74页 |
| ·ANFIS和ANN的比较 | 第74-75页 |
| ·本章结论 | 第75-77页 |
| 第六章 圆弧滑动边坡稳定性分析ANN和ANFIS方法比较研究 | 第77-92页 |
| ·概述 | 第77页 |
| ·圆弧滑动边坡稳定性分析的数学描述 | 第77-78页 |
| ·边坡稳定性评价信息的描述 | 第78-80页 |
| ·圆弧滑动边坡稳定性分析的ANN和ANFIS模型建立及检验 | 第80-90页 |
| ·ANN仿真模型(多输入对多输出) | 第80-84页 |
| ·ANFIS的仿真模型(多输入对单输出，需建立多个模型) | 第84-90页 |
| ·本章结论 | 第90-92页 |
| 第七章 圆弧滑动边坡稳定性分析自适应神经模糊推理方法在衡枣高速公路盘古祠边坡的初步应用 | 第92-103页 |
| ·衡枣高速公路盘古祠边坡简介 | 第92-94页 |
| ·地质概况 | 第92页 |
| ·工程概况 | 第92-94页 |
| ·在衡枣高速公路盘古祠边坡稳定性分析中的应用 | 第94-102页 |
| ·盘古祠两边坡的物理力学参数 | 第94页 |
| ·滑坡前盘古祠边坡稳定性分析 | 第94-96页 |
| ·盘古祠边坡加固方案评价 | 第96-102页 |
| ·本章结论 | 第102-103页 |
| 第八章 结论和需要进一步研究的问题 | 第103-105页 |
| ·结论 | 第103-104页 |
| ·需要进一步研究的问题 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-111页 |
| 致谢 | 第111页 |
