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SOM神经网络在膨胀土分类中的应用: 收藏
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引用; 《土工基础》2006年第4期20卷 90-93页; 作者：吕海波宁世朝赵艳林胡仁众广西大学土木建筑工程学院防灾减灾研究所南宁530004 广西南宁市相思湖新区管理委员会建设环保局南宁530000 沈阳市建筑设计院沈阳110031; 利用SOM神经网络对膨胀土胀缩等级分类问题进行分析,研究表明:SOM神经网络具有对输入模式保持拓扑结构不变的优点,在聚类过程中能直观反映不同类在竞争层二维平面的相对位置,当胀缩等级数目确定时,SOM神经网络能正确地对样本进行胀缩等...; 利用SOM神经网络对膨胀土胀缩等级分类问题进行分析,研究表明:SOM神经网络具有对输入模式保持拓扑结构不变的优点,在聚类过程中能直观反映不同类在竞争层二维平面的相对位置,当胀缩等级数目确定时,SOM神经网络能正确地对样本进行胀缩等级分类;另一方面,SOM神经网络能提取样本特征值,确定聚类中心,据此确定了安康膨胀土的聚类中心,并对预测样本进行判别,取得了良好的效果。; 来源：详细信息评论

两种浅海软土的取样质量评价: 收藏
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引用; 《土工基础》2006年第5期20卷 75-77页; 作者：吕海波宁世朝龚宪伟赵艳林广西大学土木建筑工程学院防灾减灾研究所南宁530004 广西南宁市相思湖新区管理委员会建设环保局南宁530000 中国有色金属工业昆明勘察设计研究院昆明650051; 在总结取样扰动影响因素的基础上,对琼州海峡浅海区两种软土的取样质量进行了评价。从结构性角度对软土取样过程所受扰动进行了分析,解释了不同评价方法得到的结果存在差异的原因。; 在总结取样扰动影响因素的基础上,对琼州海峡浅海区两种软土的取样质量进行了评价。从结构性角度对软土取样过程所受扰动进行了分析,解释了不同评价方法得到的结果存在差异的原因。; 来源：详细信息评论

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