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理想薄平板气动导数的人工神经网络识别

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摘要介绍了用BP人工神经网络方法识别理想薄平板的气动导数。建立了一个神经网络 ,然后比较了一些因素对识别结果的影响 ,并得出了提高识别结果的方法。识别结果表明这种方法是可行的 ,并且具有较好的精度。

作者曹雪梅

机构地区四川交通职业技术学院道桥系

出处《四川建筑》 2003年第5期53-54,共2页 Sichuan Architecture

关键词理想薄平板气动导数人工神经网络桥梁

分类号 U441 [建筑科学—桥梁与隧道工程]

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四川建筑

2003年第5期

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