基于加权BP神经网络的场地连续化分类

张世海; 刘叔军

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本文以四类标准场地模糊分类二维隶属函数为基础,以BP神经网络为手段,建立了一种新的标准场地模糊化方法,训练了现行抗震设计规范中4类标准场地的模糊化神经网络,克服了二维隶属函数在转折边界处不平缓和有突变的不足;并以所建立的4个标准场地模糊化神经网络为基础,建立了基于加权综合的场地连续化分类方法,给出了该方法分类结果的空间分布图,实现了场地分类的连续化,使场地分类结果更符合工程实际;工程应用实例表明,基于BP神经网络的场地连续化分类方法,能更合理、更客观地对工程场地进行分类,为更科学地确定地震作用和进行恰当的结构抗震设计提供了可能.

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来源
《南阳理工学院学报》 |2009年第1期|48-51|共4页
作者
张世海; 刘叔军;
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作者单位

南阳理工学院,河南,南阳,473004;

南阳理工学院,河南,南阳,473004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类特殊条件下的基础;模糊数学;
关键词
场地分类; 连续化方法; 神经网络;

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