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应用机率式神经网路模式分析土壤液化潜能

摘要

本研究利用具有贝氏决策统计意义的机率式神经网路(Probabilistic Neural Networks),分别分析具有SPT-N值、CPT-q<,c>值与剪力波速V<,s>的国内外地震液化案例资料.借由随机选取出的各个案例资料之中,影响土壤液化潜能之主要变数与现地发生液化与否之间的连结关系,可分别推估液化与非液化类别的机率密度函数,作为最佳分类决策之依据.

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