| 计算相关距离的神经网络方法 |
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| 引用本文： | 佘跃心,刘汉龙,高玉峰.计算相关距离的神经网络方法[J].岩土力学,2003,24(5):719-722. |
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| 作者姓名： | 佘跃心 刘汉龙 高玉峰 |
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| 作者单位： | 1. 淮阴工学院 建筑工程系，江苏 淮安 223001; 2. 河海大学 岩土工程研究所，江苏 南京 210098 |
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| 摘 要： | 通过对GRNN网络分析, 导出了网络参数spread与平方指数相关函数参数r0之间的关系, 提出了基于GRNN的计算相关距离和拟合相关曲线的方法。研究表明，在最优spread参数条件下GRNN网络能够较为准确地映射实测土性曲线的变化特征，反映土性空间的相关特征。
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| 关 键 词： | 相关距离 随机场 GRNN网络 |
| 文章编号： | 1000-7598-(2003)05-0719-04 |
| 收稿时间： | 2002-05-13 |
| 修稿时间： | 2002年5月13日 |
Neural networks method for computation of autocovariance distance |
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| SHE Yue-xin,LIU Han-long,GAO Yu-feng.Neural networks method for computation of autocovariance distance[J].Rock and Soil Mechanics,2003,24(5):719-722. |
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| Authors: | SHE Yue-xin LIU Han-long GAO Yu-feng |
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| Institution: | 1. Huaiyin Institute of Technology, Huaian 223001, China; 2. Research Institute of Geotechnical Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China |
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| Abstract: | General regression neural networks(GRNN) are briefly analyzed. The relationship between the parameter spread of GRNN and the parameter r0 of autocovariance function (squared exponential function) is derived, and the method for computation of autocovariance distance and fitting of autocovariance function is presented based on GRNN. The study indicates that with optimum spread, GRNN can reflect the variability of soil property and the characteristics of spatial autocovariance. |
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| Keywords: | autocovariance distance autocovariance function random field GRNN |
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