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智能巖土工程導(dǎo)論

智能巖土工程導(dǎo)論

定 價:¥46.00

作 者: 劉開云 著
出版社: 北京交通大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787512150058 出版時間: 2023-05-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書內(nèi)容為巖土工程智能化領(lǐng)域科研、教學(xué)的新成果,具有極強(qiáng)的工程指導(dǎo)性與出版成果轉(zhuǎn)化價值,融合作者年教學(xué)科研成果,90%的內(nèi)容為原創(chuàng)內(nèi)容。結(jié)合算例介紹了人工智能算法在巖土工程領(lǐng)域的應(yīng)用

作者簡介

暫缺《智能巖土工程導(dǎo)論》作者簡介

圖書目錄

1緒論
1.1智能巖土力學(xué)產(chǎn)生的背景
1.1.1巖土工程面臨的新形勢
1.1.2以固體力學(xué)為基礎(chǔ)發(fā)展起來的巖土力學(xué)面臨的困難·
1.1.3人工智能的作用
1.1.4思維方式的轉(zhuǎn)變
1.2智能科學(xué)的若干基本理論
1.3人工智能技術(shù)在巖土工程中的應(yīng)用·2群智能仿生優(yōu)化算法·
2.1模擬退火算法基本理論…
2.1.1模擬退火算法簡介…
2.1.2模擬退火算法實(shí)現(xiàn)·
2.2遺傳算法
2.2.1遺傳算法的基本思想
2.2.2遺傳算法的性
2.2.3遺傳算法的實(shí)現(xiàn)
2.2.4基本遺傳算法
2.2.5的遺傳算法
2.3粒子群優(yōu)化算法
2.3.1粒子群優(yōu)化算法原理
2.3.2基于SA和PSOA的函數(shù)測試
2.4粒子群-模擬退火混合優(yōu)化算法·
2.4.1標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀
2.4.2粒子群一模擬退火混合優(yōu)化算法的串行設(shè)計
2.5免疫克隆選擇算法
2.6群智能的優(yōu)勢及粒子群優(yōu)化算法特點(diǎn)
3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
3.1概論·
3.1.1神經(jīng)元的一般模型
3.1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
3.1.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)·
3.1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的主要問題
3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
3.3 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合算法…
3.4工程應(yīng)用實(shí)例——隧道鉆爆施工光面爆破參數(shù)的優(yōu)化
3.4.1光面爆破參數(shù)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型
3.4.2光面爆破參數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的求解方法
3.4.3基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合算法的嶺隧道光面爆破參數(shù)優(yōu)化·
3.4.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本的獲取·
3.4.5隧道光面爆破輸入與輸出參數(shù)PSO-BP智能映射模型的建立——網(wǎng)絡(luò)…
3.4.6基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合算法的隧道光面爆破參數(shù)優(yōu)化——模型求解
3.4.7基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合算法的隧道光面爆破參數(shù)優(yōu)化——工程算例
4支持向量機(jī)算法及其在巖土工程領(lǐng)域的應(yīng)用
4.1支持向量機(jī)產(chǎn)生的背景
4.2 機(jī)器學(xué)本問題和方法·
4.2.1機(jī)器學(xué)…
4.2.2統(tǒng)計學(xué)·
4.3支持向量機(jī)算·
4.3.1支持向量分類算法
4.3.2支持向量回歸算法
……
6人工智能技術(shù)在巖土工程中的綜合應(yīng)用——公路隧道施工智能輔助決策系統(tǒng)的開發(fā)
6.1隧道施工監(jiān)測信息管理及反饋系統(tǒng)研究
6.1.1能體設(shè)計
6.1.2監(jiān)測信息管理系統(tǒng)設(shè)計
6.1.3系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計
6.1.4系統(tǒng)界面設(shè)計
6.1.5系統(tǒng)后臺主體程序設(shè)計
6.2監(jiān)測數(shù)據(jù)回歸分析與反饋
6.2.1監(jiān)測數(shù)據(jù)的PSOA回歸分析
6.2.2監(jiān)測數(shù)據(jù)的PSOA回歸分析實(shí)例
6.2.3回歸函數(shù)的選擇
6.2.4含丟失位移的監(jiān)測數(shù)據(jù)回歸
6.2.5 圍巖穩(wěn)定性判斷準(zhǔn)則
6.3基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合算法的圍巖變形超前預(yù)報
6.4基于圍巖壓力監(jiān)測數(shù)據(jù)的初支穩(wěn)定性分析
6.4.1有限元分析基本原理
6.4.2有限元分析程序設(shè)計
6.4.3 嶺隧道圍巖壓力監(jiān)測有限元分析實(shí)例
6.5監(jiān)測數(shù)據(jù)分析與管理系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例
6.5.1監(jiān)測數(shù)據(jù)錄入與存儲
6.5.2監(jiān)測數(shù)據(jù)回歸分析
6.5.3監(jiān)測數(shù)據(jù)時態(tài)曲線圖
6.5.4報表功能
6.5.5 監(jiān)測數(shù)據(jù)分析與預(yù)測專家?guī)?br />6.6公路隧道施工智能輔助決策系統(tǒng)研究
6.6.1能體設(shè)計
6.6.2隧道施工期圍巖快速分級模塊
6.6.3光面爆破工藝參數(shù)優(yōu)化模塊
參考文獻(xiàn)

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