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人工智能在地震滑坡危险性评价中的应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-24页
   ·选题意义第12-13页
   ·地震滑坡的研究状况第13-22页
   ·区域地震滑坡危险性评价存在问题第22页
   ·本文的研究思路与研究内容第22-24页
第二章 地震作用下边坡稳定性的影响因素分析第24-36页
   ·地质背景的影响第24-27页
   ·岩体性质、结构类型的影响第27-28页
   ·地形地貌的影响第28-29页
   ·水文地质条件的影响第29-30页
   ·地震滑坡分布与地震参数间的关系第30-35页
   ·地震作用下边坡失稳机制的探讨第35-36页
第三章 径向基概率神经网络原理第36-44页
   ·人工神经网络简介第36页
   ·神经网络的特点第36-38页
   ·径向基概率神经网络(RBPNN)第38-41页
   ·MatLab语言及神经网络工具箱第41-42页
   ·径向基概率神经网络(RBPNN)算法的实现第42页
   ·径向基概率神经网络(RBPNN)在地震滑坡研究中的应用第42-44页
第四章 层次分析和模糊数学第44-51页
   ·层次分析第44-46页
   ·模糊数学方法第46-49页
   ·层次分析与模糊数学方法在地震滑坡研究中的应用第49-51页
第五章 西南地区地震滑坡研究分析第51-88页
   ·西南川滇地震区区域构造特征第53-54页
   ·西南地区研究实例介绍第54-71页
     ·1973年炉霍地震第54-62页
     ·1996年丽江地震第62-66页
     ·1974年昭通地震第66-71页
   ·径向基概率神经网络应用于潜在地震滑坡危险性划分实施方法第71-82页
   ·对结果的讨论第82页
   ·统一训练样本的提出第82-88页
第六章 层次分析与模糊数学在地震滑坡危险性程度划分上的应用第88-97页
   ·层次分析方法确定影响因素的权重第88-90页
   ·模糊数学综合评判方法第90-92页
   ·震区研究实例第92-95页
   ·结果讨论第95-97页
第七章 结论与建议第97-99页
   ·主要认识第97-98页
   ·问题与不足之处第98-99页
参考文献第99-107页
致谢第107-108页
作者简介第108-109页
在学期间发表的论文第109页

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