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神经网络在地下工程围岩分类中的可视化评价
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【水利工程师职称论文】
摘要：
基于人工神经网络的一般原理，依据有关地下工程围岩的分类标准，利用MATLAB语言构建了可视化的围岩分类神经网络模型，并收集了大量的工程资料对网络进行训练和检验。结果表明，网络的预测结果与实际结果比较一致。
关键字：
地下工程 围岩分类 神经网络 可视化
VISUAL EVALUATION OF NEURAL NETWORK ON
CLASSIFICATION OF SURROUNDING ROCK OF UNDERGROUND ENGINEERING
Yu
DehaiPeng Jianbing
(Chang’an University，Xi’an710054)
AbstractBased on the principle of artificial neural network
and the concerning standard of classification of surrounding rock of
underground engineering，a visual model is established by MATLAB and a lot of engineering
data are collected to train and examine the model. The predictive
results of ANN keep coincidence well with the actual ones.
Key
wordsUnderground engineering，Classification of surrounding
rock，Neural network，visualization
1 引 言
随着大型地下工程建设的迅速发展，国内外把围岩分类作为地下工程技术基础研究的重要课题之一。新的围岩分类方法从定性到定量、从单一指标向复合型指标发展，近年来，模糊数学、聚类分析、数理统计等数学理论的应用，使围岩分类更趋科学化、合理化。
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