【摘 要】
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提出了一种基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Networks)、模糊C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘法(ROLS)的混凝土安全性专家系统评估预测方
【基金项目】
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国家“十五”科技攻关项目 (2 0 0 1BA30 7B0 1- 0 2 - 0 1)
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提出了一种基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Networks)、模糊C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘法(ROLS)的混凝土安全性专家系统评估预测方法。此方法先用FCM算法初选多个RBFNN的函数中心，再采用ROLS训练网络，最后结合后向选择法，减少初选的中心数目，以得到最终的有效中心值。该方法加快了RBFNN的训练速度，提高了网络的运算效率。将其运用到混凝土安全性评估专家系统中，获得了满意的结果。将这种新算法得出的评估数据与传统的BP网
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