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利用模糊神经网络识别墙体材料的种类 被引量:3

Classification of Wall Board Material by Fuzzy Neural Network Method
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摘要 由超声脉冲法获得4种检测信息———声速、波幅、频率和波形,从中提取3个特征量:平均声速、声速的离差系数和波幅的离差系数,利用模糊分析方法和人工神经网络相结合对GRC、加气混凝土、空心砖、实心砖、砌块5种墙体材料进行种类识别,形成一个智能化的、具有类似人脑功能的系统.经现场实测证明。 In this paper, three characteristic features——average velocity of sound, deviation coefficient of velocity, and deviation of amplitude are extracted from four kinds of testing information——velocity of sound, amplitude, frequency and waveform. Fuzzy analysis and artificial neural network are combined to form an intelligent system with similar functions to human brain to classify GRC, aerated concrete, hollow brick, solid brick and concrete block. The accuracy of this system is up to 95% in field test.
出处 《建筑材料学报》 EI CAS CSCD 1998年第3期234-238,共5页 Journal of Building Materials
基金 上海市发展新型墙体材料办公室攻关项目
关键词 超声检测 墙体材料 人工神经网络 ultrasonic test wall board material fuzzy analysis method artificial neural network[WT〗
  • 相关文献

参考文献2

  • 1马在田等.计算地球物理学概论[M]同济大学出版社,1997.
  • 2王俊普.智能控制[M]中国科学技术大学出版社,1996.

同被引文献21

引证文献3

二级引证文献2

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