【摘 要】
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在工程地质环境质量评价中,传统的综合指数法、模糊综合评价法和灰色聚类法等评价方法的缺点是存在因素权重的取值困境问题,而人工神经网络评价方法的缺点是存在训练样本和检测样本的选择困境问题.本文对一个工程地质环境系统的单元进行了分类,提出了敏感单元、不敏感单元和类不敏感单元的概念,并定义不敏感单元为单元质量类别不随因素权重组合变化而发生改变的单元.在不敏感单元概念的基础上,定义标准训练集为由不敏感单元的
【机 构】
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深圳市市政设计研究院有限公司 深圳518029 中国地质大学(武汉) 武汉430074
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在工程地质环境质量评价中,传统的综合指数法、模糊综合评价法和灰色聚类法等评价方法的缺点是存在因素权重的取值困境问题,而人工神经网络评价方法的缺点是存在训练样本和检测样本的选择困境问题.本文对一个工程地质环境系统的单元进行了分类,提出了敏感单元、不敏感单元和类不敏感单元的概念,并定义不敏感单元为单元质量类别不随因素权重组合变化而发生改变的单元.在不敏感单元概念的基础上,定义标准训练集为由不敏感单元的输入-输出对组成的集合,进而提出了一种基于标准训练集的人工神经网络方法,为解决工程地质环境质量评价中的两难困境问题提供了一种解决方法.
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