模糊神经网络在高强混凝土强度预测与配合比设计中的应用

摘要：

针对模糊系统中规则结论为数值和线性函数的两种表示方式,找到了它们的共同点,将它们置于同一网络结构中,形成规则结论为数值和线性函数(T-S模型)的两种模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,简称FNN),导出了它们的网络模型及其学习算法.并首次将其应用于高强混凝土强度预测和配合比设计中.文章还介绍了一种简单有效地从样本数据中提取模糊规则及确定FNN参数初值的方法.运算结果表明,FNN不仅具有很高的预测精度,而且网络的结点和权值均具有明确的物理意义,可以借此深入分析高强混凝土综合性能与影响它们的因素之间的非线性关系.

关键词：模糊神经网络、混凝土强度预测、混凝土配合比设计

所属期刊栏目：18

分类号：TU528(建筑材料)

在线出版日期：2004-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：423-428