THE GA-ANN METHOD FOR DETERMINING CALCULATION PARAMETERS FOR DEEP EXCAVATION

ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｎｅｘｃａｖａｔｉｏｎ ,ｎｏｒｍａｌａｎａｌｙｓｉｓｉｓｎｏｔｇｏｏｄｅｎｏｕｇｈｔｏｍｅｅｔｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｎｅｅｄｓｄｕｅｔｏｔｈｅｕｎ ｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｆｏｒｃｅｓａｐｐｌｉｅｄｏｎｂｒａｃｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ,ｓｏｉｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ,ａｎｄｓｏｉｌｍｏｄｅｌｕｓｅｄ .Ｔｏｇｕａｒａｎｔｅｅｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｃａｎｂｅｓｍｏｏｔｈｌｙｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ,ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｉｎｓｉｔｕａｒｅｕｓｕａ…     

An improved genetic algorithm for training layered feedforward neural networks

The new genetic algorithm for training layered feedforward neural networks proposed here uses a mutation operator for performing the search behaviors of local optimization. Combining the random restart method with the local search technique, the algorithm can converge asymptocally, to the optimal solution. Test with a practical example showed that the improved genetic algorthm is more efficient than the conventional genetic algorithm. Project supported by NSFC (No 39870940) and (G199054405-973) the National Key Scientific Research & Development Program.     

某大桥锚碇基础深基坑开挖模拟

用有限元方法模拟了某大桥锚碇基础深基坑开挖过程。模拟结果表明圆形地下连续墙的拱效应有效地减少了墙体的侧移；施工误差对结构受力和变形有重要影响；墙体嵌岩部分拉应力和压应力都很大。所得出的结论为此类基坑支护结构设计和施工提供了理论依据和实践参考。     

深基坑稳定性验算与加固设计

采用极限平衡法对广州某基坑土钉支护结构的整体稳定性进行分析计算，提出采用预应力锚杆进行加固处理的设计方案，取得了明显的加固效果。     

智能控制的技术方法

分析比较智能控制的技术方法，研究了它们各自的特点，并指出今后可能的方向。     

应用 BP 神经网络预测钢的回火温度及回火硬度

BP人工神经网络技术在处理模糊的、非线性问题时具有优势，利用其预测回火温度和回火硬度，解决了常规淬透性预测系统中对回火温度回火硬度预测的不完善之处。     

基于人工智能的混凝土配合比优化设计

采用遗传算法对混凝土进行配合比优化设计,以经济成本为目标函数、以人工神经网络混凝土性能预测模型为约束条件,用实数编码表示个体的染色体位串,通过选择、交叉、变异等遗传算子作用,完成遗传操作,以优胜劣汰为原则,最终达到最优解。将优化结果和工程实例的配合比进行对比,可见该方法可降低造价、节约能源,具有较好的工程使用价值。     

Multiple Faults Simultaneous Diagnosis Based on Ellipsoidal Unit Networks for Rotating Machine

ＭｕｌｔｉｐｌｅＦａｕｌｔｓＳｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓＤｉａｇｎｏｓｉｓＢａｓｅｄｏｎＥｌｉｐｓｏｉｄａｌＵｎｉｔＮｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒＲｏｔａｔｉｎｇＭａｃｈｉｎｅＨｅＹｏｎｇｙｏｎｇ（何永勇）ＺｈｏｎｇＢｉｎｇｌｉｎ（钟秉林）ＨｕａｎｇＲｅｎ（黄...     

GA－ANN Algorithm and Its Application in Fault Diagnosis of Power Transformer

ＧＡ－ＡＮＮＡｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｏｆＰｏｗｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒＷａｎｇＤａｚｈｏｎｇ（王大忠）ＸｕＷｅｎ（徐文）ＺｈｏｕＺｅｃｕｎ（周泽存）ＣｈｅｎＨｅｎｇ（陈珩）（Ｄｅｐａｒｔｍ...     

Neural network fault diagnosis method optimization with rough set and genetic algorithms

1 Background1 The fault diagnosis to equipment is to obtain fault patterns from characteristic parameters, and in fact it is the problem of fault characteristic’s classification. However the mapping of characteristic parameters to fault patterns is serio…     

BP神经网络计算法及其应用研究

研究了BP神经网络的算法,提出了权值、阈值调整的双动量算法和学习率调整的批处理半恢复自适应调整法,使网络总体收敛性较好,用所设软件计算了15种含氢原子共价键的键长。     

Training Kohonen Networks by Using an Improved Genetic Algorithm

ＴｒａｉｎｉｎｇＫｏｈｏｎｅｎＮｅｔｗｏｒｋｓｂｙＵｓｉｎｇａｎＩｍｐｒｏｖｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍＳｏｎｇＡｉｇｕｏ（宋爱国）ＬｕＪｉｒｅｎ（陆佶人）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉ...     

用人工神经网络方法评估混凝土中钢筋锈蚀

用人工神经网络评估混凝土中钢筋锈蚀，可以同时考虑钢筋锈蚀的多种影响因素，使得评估方法既可靠又简单。     

Matlab人工神经网络工具箱中的BP工具函数及其应用

人工神经网络中的BP网络模型在函数逼近、模式识别等领域得到了广泛的应用 ,但利用神经网络解决实际问题时 ,经常涉及到大量的数值计算问题 ,而运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情 ,为了解决这个矛盾 ,Matlab工具箱中专门编制了大量有关设计BP网络模型的工具函数 .本文分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数 ,并给出了部分重要工具函数的实际应用     

矿井瓦斯涌出量的遗传神经网络预测研究

矿井瓦斯涌出系统是非线性变化的复杂系统,传统的瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性。根据改进遗传算法（IGA）和BP算法的特点,将两者结合起来,利用改进遗传算法优化BP网络权重和阈值,形成IGA-BP混合算法,用于对矿井瓦斯涌出量进行科学预测。检验结果表明,基于IGA-BP混合算法的遗传神经网络模型可靠,预测精度高,效果良好。     

论计算智能在证券投资组合中的作用

首先介绍了Markowitz的证券组合理论,其次,介绍了计算智能的主要研究对象,包括人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑的特点及在证券投资组合中的应用,提出来将三者结合起来,从而实现优势互补.     

基于神经网络的数据挖掘算法

数据挖掘涉及多学科技术的集成,包括数据库技术、神经网络、模式识别、信息检索、图像与信号处理和空间数据分析等.神经网络在数据挖掘中的应用也越来越广泛,尽管神经网络具有结构复杂、网络训练时间长、结果表示不容易理解等缺陷,但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点是其他方法所不及的,并在数据挖掘所采用的方法中具有优势.本文对基于BP神经网络的数据挖掘算法进行了详细的讨论,并提出了算法改进方法.     

基于蚁群算法的仿生模式识别神经网络构造方法

仿生模式识别神经网络（BPRNN）同传统BP、RBF神经网络相比具有更好的模式识别能力;训练样本库变更后网络的重新训练时间更小,但该网络构造过程中样本覆盖几何体参数的选择对网络识别率和复杂度有很大影响.本文通过引入蚁群算法来构造并优化网络参数,实验证明该算法法能较好的平衡网络性能和复杂度.     

一种用于山区土壤重金属评估的集成RBF空间插值算法(英文)

提出了一种在山区能够准确、稳定地预测未采样点土壤重金属浓度的集成径向基函数神经网络空间插值方法(IRBFANNs).该方法集成径向基函数神经网络和神经网络集成技术的优点.为了研究所提IRBFANNs方法的性能,进行了3组不同采样密度条件下的实验.通过M n元素插值的均方根误差和分布估计图对IRBFANNs和其他6个插值方法进行了比较.实验结果表明:IRBFANNs方法在精确性和稳定性方面优于其他参评方法,且在采样密度稀疏条件下该方法能够提供细节较丰富的分布估计图.