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基于非线性理论的边坡稳定性评价模型 总被引:18,自引:0,他引:18
边坡稳定问题涉及到各类水利、港工、铁路和工业民用建筑工程。由于影响边坡稳定性的因素较多,而且其变形破坏机理复杂,边坡稳定性问题迄今仍然受到理论研究和工程实践的关注。本文采用非线性理论和方法来研究边坡的变形破坏机理,并建立稳定性评价模型。以分叉和突变理论引出突变级数来表征边坡的状态,并用神经网络从中获取稳定性评价和判断的知识,进而构建系统,并对各类边坡稳定状态做出分析评价。实例分析证明了该方法的有效性。 相似文献
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矿区地质条件复杂,高效、准确的陷落柱识别至关重要。在传统方法中,解释陷落柱最常采用的是人机交互解释方法,但随着勘探规模的扩大、生成数据的不断积累,传统的人工解释陷落柱已满足不了实际生产需要。为了提高陷落柱的识别精度,提出了CINet(Collapse Column Identification Network)网络模型,把自动识别陷落柱的方法看作二分类问题,在深度学习算法残差网络的基础上对残差模块进行改进,构建出新的网络模型CINet,引入平衡交叉熵损失,解决数据中陷落柱与非陷落柱比例高度不平衡问题,使模型朝着正确的方向收敛。通过模型的预测结果与实际数据比对表明,相比于传统的机器学习和残差网络模型,CINet网络模型可以从原始数据中学习到更加详细的特征信息,提高陷落柱的识别精度,
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为纪念1999年开始的海洋年活动,今年4月11日~12日,美国海洋教育协会在华盛顿格兰地特大学格莱特会议中心举办了第二届国家海洋杯活动。 相似文献
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