深基坑开挖与支护咨询专家系统的研究与开发
摘要 | 第1-3页 |
Abstract | 第3-7页 |
第一章 绪论 | 第7-14页 |
·课题的选择与意义 | 第7-8页 |
·国内外研究现状 | 第8-12页 |
·深基坑工程研究现状 | 第8-9页 |
·专家系统的研究现状 | 第9-10页 |
·人工神经网络的研究现状 | 第10-11页 |
·专家系统应用于深基坑的研究现状 | 第11-12页 |
·课题研究目的和主要内容 | 第12-13页 |
·课题研究的目的 | 第12页 |
·课题研究的主要内容 | 第12-13页 |
·本章小结 | 第13-14页 |
第二章 深基坑开挖与支护咨询专家系统概述 | 第14-21页 |
·专家系统的概念 | 第14-15页 |
·专家系统的结构 | 第15-16页 |
·专家系统的开发 | 第16-17页 |
·专家系统开发步骤 | 第16页 |
·专家系统开发方法 | 第16-17页 |
·深基坑开挖与支护咨询专家系统开发概述 | 第17-20页 |
·系统开发目标 | 第17页 |
·系统总体结构 | 第17-18页 |
·系统开发语言及工具的选择 | 第18-19页 |
·系统开发策略 | 第19-20页 |
·本章小结 | 第20-21页 |
第三章 深基坑开挖与支护专业知识 | 第21-25页 |
·深基坑开挖 | 第21-22页 |
·降水工程 | 第21页 |
·土方开挖 | 第21-22页 |
·深基坑支护 | 第22-24页 |
·放坡开挖基坑支护 | 第22页 |
·悬臂式支护结构 | 第22-23页 |
·水泥土重力式支护结构 | 第23页 |
·内支撑支护结构 | 第23页 |
·拉锚式支护结构 | 第23-24页 |
·土钉墙支护结构 | 第24页 |
·加筋水泥土挡墙支护结构 | 第24页 |
·双排桩支护结构 | 第24页 |
·本章小结 | 第24-25页 |
第四章 系统的知识表示与知识库结构 | 第25-37页 |
·知识表示方法 | 第25-29页 |
·产生式规则表示法 | 第25-26页 |
·框架表示法 | 第26页 |
·面向对象表示法 | 第26-28页 |
·神经网络知识表示 | 第28-29页 |
·深基坑开挖与支护咨询专家系统的知识表示 | 第29-32页 |
·选择知识表示方法的准则 | 第29页 |
·系统知识表示方法的选择 | 第29-30页 |
·系统的知识表示模块 | 第30-32页 |
·深基坑开挖与支护咨询专家系统的知识库结构 | 第32-36页 |
·系统事实库结构 | 第33页 |
·系统规则库结构 | 第33-35页 |
·系统知识库的管理 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第五章 系统的推理搜索技术 | 第37-47页 |
·推理机的基本要求 | 第37页 |
·基本推理策略 | 第37-41页 |
·正向推理 | 第37-38页 |
·反向推理 | 第38-39页 |
·混合推理 | 第39-40页 |
·不确定推理 | 第40-41页 |
·搜索策略 | 第41-44页 |
·广度优先搜索 | 第41-43页 |
·深度优先搜索 | 第43-44页 |
·深基坑开挖与支护咨询专家系统推理机制的建立 | 第44-46页 |
·系统的推理模型 | 第44-45页 |
·系统的推理机制 | 第45页 |
·系统的推理过程 | 第45-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
第六章 系统知识库中规则的自学习 | 第47-54页 |
·神经网络概念 | 第47-48页 |
·人工神经元模型 | 第47-48页 |
·人工神经网络模型 | 第48页 |
·神经网络的学习机理 | 第48页 |
·深基坑开挖与支护咨询专家系统的自学习设计 | 第48-53页 |
·系统自学习的过程 | 第49页 |
·系统神经网络的学习算法 | 第49-52页 |
·神经网络知识表示 | 第52-53页 |
·神经网络的知识转换 | 第53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第七章 系统的应用 | 第54-60页 |
·深基坑开挖与支护规则知识 | 第54页 |
·深基坑开挖与支护咨询专家系统的应用 | 第54-59页 |
·系统的用户界面 | 第54-55页 |
·系统知识库的设置 | 第55-57页 |
·系统应用实例 | 第57-59页 |
·本章小结 | 第59-60页 |
第八章 结论 | 第60-62页 |
参考文献 | 第62-66页 |
致谢 | 第66页 |