【摘 要】
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本研究利用具有贝氏决策统计意义的机率式神经网路(Probabilistic Neural Networks),分别分析具有SPT-N值、CPT-q值与剪力波速V的国内外地震液化案例资料.借由随机选取出的各个案例资料之中,影响土壤液化潜能之主要变数与现地发生液化与否之间的连结关系,可分别推估液化与非液化类别的机率密度函数,作为最佳分类决策之依据.
【出 处】
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2004海峡两岸地工技术、岩土工程交流研讨会
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本研究利用具有贝氏决策统计意义的机率式神经网路(Probabilistic Neural Networks),分别分析具有SPT-N值、CPT-q<,c>值与剪力波速V<,s>的国内外地震液化案例资料.借由随机选取出的各个案例资料之中,影响土壤液化潜能之主要变数与现地发生液化与否之间的连结关系,可分别推估液化与非液化类别的机率密度函数,作为最佳分类决策之依据.
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