SOM神经网络在膨胀土分类中的应用

• 作者: 吕海波 宁世朝 胡仁众 赵艳林
• 来源期刊: 土工基础
• 学科: 工学
• 关键词: 膨胀土 SOM 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 专题论述
• 页码范围: 90-93
• 页数: 4页
• 分类号: TU443
• 字数: 2272字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3152.2006.04.027

摘要

利用SOM神经网络对膨胀土胀缩等级分类问题进行分析,研究表明:SOM神经网络具有对输入模式保持拓扑结构不变的优点,在聚类过程中能直观反映不同类在竞争层二维平面的相对位置,当胀缩等级数目确定时,SOM神经网络能正确地对样本进行胀缩等级分类;另一方面,SOM神经网络能提取样本特征值,确定聚类中心,据此确定了安康膨胀土的聚类中心,并对预测样本进行判别,取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵艳林	广西大学土木建筑工程学院防灾减灾研究所	60	1304	19.0	35.0
5	吕海波	广西大学土木建筑工程学院防灾减灾研究所	54	1156	18.0	33.0
6	胡仁众		5	39	3.0	5.0
7	宁世朝		2	18	2.0	2.0