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陈昌富
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期刊论文
基于HGA-ANN驱动边坡稳定评价T-S型模糊推理系统
岩石力学与工程学报，2005，24（19）：3459-3464，-0001，（）：
边坡工程的分析评价会因人脑在思维判断上存在的模糊性，而导致整个分析和设计过程带有一定的模糊不确定性。因此，边坡工程实际上是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统，传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价。模糊方法和人工神经网络（ANN）都已分别用于边坡稳定性评价中，此2种方法具有很多优点，但也存在各自的局限性。采用人工神经网络（ANN）模型构建T-S型模糊推理系统，利用混合遗传算法（HGA）练ANN模型，得到了基于混合遗传算法人工神经网络驱动的T-S型模糊推理系统模型，探讨了该模型在边坡稳定性评价中的应用。根据广泛收集的80个边坡实例，建立了一个由HGA-ANN驱动的评价边坡稳定性的T-S型模糊推理系统模型。对实际边坡预测结果表明，该模型的预测精度明显高于目前同类方法。
【免责声明】以下全部内容由[陈昌富]上传于[2009年03月27日 16时44分12秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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