粉煤灰特性與需水量比關系的神經網絡模
發布時間: 2006-03-13 00:00 查看: 2859次
作 者:
張道玲 同濟大學,材料科學與工程學院,上海
李啟令 同濟大學,材料科學與工程學院,上海
作者簡介: 張道玲(1977-),女,安徽人,同濟大學碩士生.
關.鍵.詞: 神經網絡, BP算法, 粉煤灰, 需水量比
英文標題: Neural Network Simulation for the Relationship between Characteristic Parameters of Fly Ash and Its Water Demand Ratio
摘 要: 通過建立BP神經網絡模型,處理了粉煤灰顆粒群特征參數(比表面積、形狀因子、分數維、燒失量)和流變學參數(屈服應力、塑性粘度等)與其需水量比之間的關系.結果表明:神經網絡模型能很好地解決它們之間的非線性關系;同時,該模型經過不斷地樣本學習,還能由粉煤灰顆粒群特征參數和流變學參數預測粉煤灰需水量比,在粉煤灰應用研究和專家系統的建立方面均有著廣泛應用.
張道玲 同濟大學,材料科學與工程學院,上海
李啟令 同濟大學,材料科學與工程學院,上海
作者簡介: 張道玲(1977-),女,安徽人,同濟大學碩士生.
關.鍵.詞: 神經網絡, BP算法, 粉煤灰, 需水量比
英文標題: Neural Network Simulation for the Relationship between Characteristic Parameters of Fly Ash and Its Water Demand Ratio
摘 要: 通過建立BP神經網絡模型,處理了粉煤灰顆粒群特征參數(比表面積、形狀因子、分數維、燒失量)和流變學參數(屈服應力、塑性粘度等)與其需水量比之間的關系.結果表明:神經網絡模型能很好地解決它們之間的非線性關系;同時,該模型經過不斷地樣本學習,還能由粉煤灰顆粒群特征參數和流變學參數預測粉煤灰需水量比,在粉煤灰應用研究和專家系統的建立方面均有著廣泛應用.
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