【摘 要】
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该文以基坑支护的选型为研究对象,应用知识工程、信息工程、人工智能、人工神经网络、计算机技术的等现代科学技术,开展了基坑支护选型智能决策支持系统(IDSS-SRPFE)的研究.
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该文以基坑支护的选型为研究对象,应用知识工程、信息工程、人工智能、人工神经网络、计算机技术的等现代科学技术,开展了基坑支护选型智能决策支持系统(IDSS-SRPFE)的研究.但考虑到专家系统知识获取困难的问题,该文认为将典型的基坑支护选型实例(或综合评价的因果关系)作为知识(视同专家知识)存储备用(如查询,聚类分析),并用来作为人工神经网络(ANN)的学习知识样本应是非常适宜的.为此,该文系统地论述了ANN用于基坑支护选型的适宜性及其理论基础,并用试验证明,ANN不但可用于基坑支护的选型,而且较常规的解析或数值方法具有精确、适应性广泛、容错性好等诸多优点.作为基坑支护选型智能决策支持系统的软件开发,将上述研究内容与常用的一些方法有机地融为一体归入该决策支持系统.最后,通过大量实例的运行与领域专家实际选型的结果相比较.
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