【摘 要】
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基于分形理论提出了尺度窗分配维的概念,与单一分形维相比,尺度窗分配维集合能更好地对自然界中的无规分形进行全面、细致的描述,形成其分形特征向量.将分形特征向量作为输入
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基于分形理论提出了尺度窗分配维的概念,与单一分形维相比,尺度窗分配维集合能更好地对自然界中的无规分形进行全面、细致的描述,形成其分形特征向量.将分形特征向量作为输入矢量,通过标准样本集的学习,建立基于分形分析的复杂非线性系统RBF神经网络辨识模型.以地震检测波为分析对象,尝试将该模型应用于混凝土地下连续墙的区域物性预测,实例证明它的可行性.该方法将分形理论与神经网络的优势联合,提出了一条非线性系统检测识别的新技术路线,在无损检测等多个领域具有应用价值.
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