人工神经网络用于岩体工程的方法改进

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人工神经网络用于岩体工程的方法改进

综合研究 | 更新时间：2026-05-27

- 人工神经网络用于岩体工程的方法改进
- The Improving Methods of Arificial Neural Network in Geo-technical Engineering
- 广东工业大学学报 2002年19卷第1期页码：21-25
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  广东工业大学青年基金资助项目 (982 0 33);重点学科资助项目 (2 0 2 16 )
- DOI：
  中图分类号：
- 网络首发：2002-03-01，
  
  纸质出版：2002
- 稿件说明：
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刘勇健, 刘义建. 人工神经网络用于岩体工程的方法改进[J]. 广东工业大学学报, 2002, 19(1): 21-25.

LIU Yong jian, LIU Yi jian. The Improving Methods of Arificial Neural Network in Geo-technical Engineering[J]. 2002, 19(1): 21-25.
刘勇健, 刘义建. 人工神经网络用于岩体工程的方法改进[J]. 广东工业大学学报, 2002, 19(1): 21-25. DOI：

LIU Yong jian, LIU Yi jian. The Improving Methods of Arificial Neural Network in Geo-technical Engineering[J]. 2002, 19(1): 21-25. DOI：

岩体工程问题往往具有高度的复杂性和非线性

而人工神经网络是非线性的动力系统

是解决这类问题最有效方法之一 .但经典BP网络模型存在着收敛速度慢、稳定性差、易陷入局部极小的缺陷 .本文针对神经网络拓扑结构、数据的预处理、学习算法三方面的改进作了较系统的介绍 .实例研究表明改进后的BP网络性能良好

该方法在工程中具有广阔的应用前景

刘勇健. 基于人工神经网络的边坡抗震抗滑稳定性评判方法[J]. 西北地震学报. 2001(01)

姜绍飞. 人工神经网络用于建筑工程领域的数据处理方法[J]. 哈尔滨建筑大学学报. 1999(05)

杨晓红,刘乐善. 用遗传算法优化神经网络结构[J]. 计算机应用与软件. 1997(03)

梁艳春,王在申. 人工神经网络BP算法密集型数据的预处理[J]. 吉林大学自然科学学报. 1995(03)

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