| 0 前言 | 第1-9页 |
| 1 研究意义、现状及内容 | 第9-13页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·国内外判别方法的研究现状及存在的问题 | 第9-11页 |
| ·国内判别方法的研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外判别方法的研究现状 | 第10-11页 |
| ·目前存在的问题 | 第11页 |
| ·研究内容 | 第11-13页 |
| 2 地基土液化研究现状及试验区概况 | 第13-36页 |
| ·液化机理分析 | 第13-14页 |
| ·液化的主要影响因素 | 第14-16页 |
| ·液化模式 | 第16-17页 |
| ·液化判别方法分类 | 第17-19页 |
| ·液化的初判条件 | 第19-21页 |
| ·液化的进一步判别 | 第21-32页 |
| ·美国国家地震工程研究中心建议的砂土液化判别简化方法 | 第21-25页 |
| ·由《建筑抗震设计规范》液化判别公式转换的砂土抗液化强度CRR | 第25-27页 |
| ·谢君斐-陈国兴建议的砂土抗液化强度CRR的经验公式 | 第27-28页 |
| ·《公路工程抗震设计规范》中的液化判别式 | 第28-31页 |
| ·《岩土工程勘察规范》中的液化判别方法所存在的问题 | 第31-32页 |
| ·液化危害性的评价 | 第32-33页 |
| ·抗液化措施 | 第33页 |
| ·试验区概况 | 第33-36页 |
| ·研究区的界定 | 第33-34页 |
| ·黄河三角洲沉积环境与沉积物 | 第34-35页 |
| ·黄河三角洲地震地质背景 | 第35-36页 |
| 3 人工神经网络概述及程序模块 | 第36-52页 |
| ·人工神经网络概述 | 第36-39页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第36-39页 |
| ·人工神经网络模型 | 第36-37页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第37-39页 |
| ·人工神经网络程序模块 | 第39-52页 |
| ·多层前馈神经网络基本原理 | 第39-44页 |
| ·BP网络的基本结构 | 第39-40页 |
| ·BP网络的基本学习算法 | 第40-43页 |
| ·BP网络的缺陷及改进 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络程序模块 | 第44-45页 |
| ·数据预处理 | 第44-45页 |
| ·神经网络计算程序框图 | 第45页 |
| ·径向基函数神经网络程序模块 | 第45-52页 |
| ·径向基函数神经网络基本原理 | 第45-48页 |
| ·径向基函数神经网络的学习算法 | 第48-51页 |
| ·径向基函数神经网络的优点 | 第51-52页 |
| 4 液化判别的神经网络计算方法与传统方法的比较评析 | 第52-67页 |
| ·几种常用液化判别的传统方法评析 | 第52-57页 |
| ·人工神经网络在液化判别中的应用 | 第57-67页 |
| ·数据的预处理 | 第57-62页 |
| ·液化模型的建立 | 第62-63页 |
| ·液化模型的评价 | 第63-65页 |
| ·液化影响因素分析 | 第65-67页 |
| 5 结论 | 第67-69页 |
| ·成果 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
