混凝土强度无损检测数据处理的混沌优化神经网络模型
Chaos Optimum and Neural Network Model for Data Processing in Nondestructive Testing of Concrete Intensity
摘 要
依据混凝土标准试块强度检测数据，建立了混沌优化的神经网络计算模型，从而克服传统ＢＰ网络收敛速度慢、易出现麻痹现象等不足。与混凝土无损检测现行规程规定的方法相比较，该计算模型简单可行，搜索速度快，预测结果可靠、精度高。
混凝土强度
信号处理
神经网络
Ultrasonic testing
Concrete intensity
Signal processing
Neural network
Abstract
A chaos optimum and neural network calculation model was built based on plenty of testing data of concrete intensity to cover the shortage of single BP neural network, such as slow astringency and easy torpidity. Compared with the algorithm stipulated in the current concrete nondestructive testing regulation, the model built was more simple and rapid for operation and higher in precision and reliability.
中图分类号 TG115.28
所属栏目 试验研究
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收稿日期 2005/1/20
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引用该论文: SHI Cheng-ming,LIN Wei-zheng,ZHANG Ling. Chaos Optimum and Neural Network Model for Data Processing in Nondestructive Testing of Concrete Intensity[J]. Nondestructive Testing, 2006, 28(3): 123～126
史承明,林维正,张 陵. 混凝土强度无损检测数据处理的混沌优化神经网络模型[J]. 无损检测, 2006, 28(3): 123～126
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参考文献
【1】邱 平.新编混凝土无损检测技术［M］.北京：中国环境科学出版社,2002.
【2】胡守仁.神经网络导论［M］.长沙：国防科技大学出版社，1998.
【3】黄润生.混沌及其应用［M］.武汉：武汉大学出版社，2000.
【4】闻 新. MATLAB神经网络应用设计［M］.北京：科学出版社，2001.
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