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人工神经网络在非饱和土研究中的应用
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酏在接杈值中。
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问堆中的神经元的类掣(即输入输出荚糸),州}^构成形式(即舞种冲经,c
接收到的
堵tr式)以及连接权重的学习规i靼是。个胛?}I卅络60二个爱索。人1.冲经7÷将其
形式恂成
;;蔷(前一层的输出)o。、f),.口。,』目%,j以。…j“.,连接强受以点羽
O‘.神经
;o的输入,,再经Sigmoid函数(力程(?))转换.便得到这个单元的输出
元的输入输出羌系为
,z:了’彬,@ (1)
(2)
1 2反向传播学习算法
许多神经网络模型的学习部以40年代避出Hebb规则为基础,到60年代出现感知饥
学习算法,咀及后束发展了多次嘲络算法。zt_F感知讥学习剪法而言,仅,叉改变最后一层
柏权值,其功能较差,不能解决高斯问题。 1986≈二Rtm_ldharl提出了反向传播学习葬法这
个算法除考虑最后一层外,还考虑lq终中其它壁杈值的改变,使得该算法适_Efi于多层『翊
络, 也是目前广泛应用的学习算法之一。
程输入模式从输入层经隐
反向传皤算法由正向传播和反J_j州个过程组成。【H甸传播过
,i的状态、如果在输出层
含甚处理、并传向喻出甚,每。是冲经,t的状惫5』影响下层冲经
通路返回,通过改变神经
4i能得到其期望输出,则输入反向传播.4等i炙跌差泔味来的连接
制F机Jj,的汁葬软件,井
元的杈值,使得溟差最小。基j‘返一原理我们分别在微饥开毖编
进行I{算iil{练预测。
3预测菲饱和土的吸力
这几年对非沲和土的强度持他的研宠引起厂岩f一_T程界的r泛关注,非饱和j一的参数
是其主要特征参数之一。对f{#饱和上60力学参数的测定是既坯{难又费时费钱-而H一般
工程荦位不具备潮试{}饱和土的/J学参数的条件,常常借助{F
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