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将模糊集和神经网络相结合，用神经网络结构来实现模糊系统，并采用神经网络学习算法调整模糊系统的参数，提出了隧道围岩分级系统模型。根据收集到的围岩分级资料作为样本来训练和检验网络模型，并与BP网络模型结果进行比较。计算结果表明该系统可方便有效地实现隧道围岩分级，为工程施工提供依据。
基于模糊神经网络的隧道围岩分级系统
【摘 要】
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将模糊集和神经网络相结合，用神经网络结构来实现模糊系统，并采用神经网络学习算法调整模糊系统的参数，提出了隧道围岩分级系统模型。根据收集到的围岩分级资料作为样本来训练和
【机 构】
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湖南省怀新高速公路建设开发有限公司
【出 处】
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湖南交通科技
【发表日期】
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2007年4期
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