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神经网络在金属大气腐蚀率预测中的应用
文档格式:PDF 文档大小:480.86KB 文档页数:4
根据我国大气腐蚀网站积累的环境数据和材料腐蚀数据,采用人工神经网络方法。建立了碳钢及低合金钢在大气条件下,腐蚀率与金属腐蚀暴露时间对应关系的预测模型.结果表明:在相同的大气环境下不同的金属存在着不同的网络;相同金属在不同的大气环境下存在着不同网络;BP算法的形式要根据实际情况而定
基于非结构化数据挖掘结构模型的Web文本聚类算法
文档格式:PDF 文档大小:458.02KB 文档页数:4
在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识
基于最小二乘支持向量机和人工鱼群算法的预应力锚杆布置间距优化
文档格式:PDF 文档大小:564.28KB 文档页数:6
为了以有限的实验数据确定预应力锚杆布置的合理间距,结合山东省境内的104国道界河立交桥加筋土挡土墙的失稳加固工程实例,首先通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系建立模型,然后采用现场实验数据样本进行模型训练,最后采用人工鱼群算法对模型进行优化,获得合理的布置间距,并通过加固效果监测验证了参数的合理性.结果表明,该法具有建模容易、收敛快和计算精度高等特点,说明该模型是合理可行的
武汉工业学院:《Access及其应用系统开发》第一章 学习目标概述
文档格式:PPT 文档大小:115.5KB 文档页数:3
1、学习 Access2003基础知识,掌握关系型数据库基本概念; 2、学习 Access2003的进入与退出操作,认 识 Access 22003功能构成及其基本对象; 3、学习使用 Access2 2003的联机帮助系统; 4、学习并理解数据库应用系统开发的一般 方法:信息系统分析、设计、实现和测试所包含的内容;
地矿工程可视化仿真中品位与储量的计算实现
文档格式:PDF 文档大小:762.17KB 文档页数:5
通过品位与储量等矿石属性计算的实现,为矿床的三维可视化仿真提供体素处理手段.首先对原始采样数据进行预处理,以构造满足需要的规则体数据;其次,提供了泰森多边形法、距离幂次反比法、克立格法等三种插值方案,供用户结合矿山实际选择适合的计算方法;最后基于不同插值方法下的规则体素信息计算任意指定范围下的矿石品位、储量等属性
武汉工业学院:《Access及其应用系统开发》目录
文档格式:PPT 文档大小:195.5KB 文档页数:13
第一章、 Access2003及其应用系统开发基础 第二章、 Access2003数据表对象设计 第三章、数据表视图及其相关操作
一种不完备信息表的预处理方法
文档格式:PDF 文档大小:358.57KB 文档页数:5
针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化.数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的
深层搅拌桩支护条件下基坑周边建筑物沉降
文档格式:PDF 文档大小:380.95KB 文档页数:4
对江苏某办公楼基坑周边建筑沉降进行理论计算,将计算值和实测沉降值分析比较,指出理论计算值与实测沉降值存在偏差的原因.在对实测数据进行深入分析基础上,总结出影响基坑周边建筑物沉降的因素.结合实际监测数据,详尽地分析其对基坑周边建筑物沉降的影响
武汉工业学院:《Access及其应用系统开发》第七章(7-4) 报表基本控件及其应用
文档格式:PPT 文档大小:1.04MB 文档页数:19
报表是一个容器对象,其间可以包含其 他对象。例如,报表的数据源就是报表中包 含的数据表或查选对象。又如,报表中的子 报表就是报表中包含的报表对象。报表中包 含的对象也称为报表控件。 设计报表就必须很好地掌握报表控件的 设计方法,而报表控件设计主要包括报表控 件属性的设置及其应用方法的选择与编程。 本节主要介绍各个报表控件除“名称” 属性以外的各个属性值的含义、取值规则及 其属性值的设置方法
热轧机有限元与神经网络集成建模
文档格式:PDF 文档大小:752.67KB 文档页数:6
以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性
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