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模糊神经网络在复合地基沉降量预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
复合地基后期沉降变形对于建筑物设计及安全具有重要意义,针对通过长期沉降观测以得到复合地基的最终沉降需要耗费较多资源的问题,提出了一种基于模糊神经网络的预测方法.该方法考虑沉降变化过程有较大的随机性和模糊性,直接将样本数据进行模糊化,所得的模糊数代表了样本点集与控制点集中各分量之间的相关度,并依此建立模糊BP神经网络进行学习和估算.实验结果表明了该方法对沉降进行预测是可行与有效的,且在相对误差的有效控制方面优于BP网络方法与灰色方法. 相似文献
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传统的Haar-like特征算法在特征提取过程中仅对图像全局进行特征提取,忽略了目标敏感区域,易受非目标区域的干扰,导致识别率降低.本文对传统的Haar-like特征提取算法进行了改进,将图像分成三个区域,运用的矩形框模板分别从这三个区域中提取像素值,将其中两个区域的像素值减去两倍的另外一个区域的像素值作为特征值.采用高斯随机测量矩阵对高维度的特征值进行压缩,运用Adaboost分类器训练方法,利用构造好的分类器对压缩后形成的特征空间进行分类识别.实验结果表明,本文的方法不仅减少了分类器所需的训练时间,而且识别性能也优于Haar-like特征、颜色纹理融合等传统算法. 相似文献
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