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基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP 算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通 BP 网络、RBF 网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。 相似文献
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本文介绍了以激光全息干涉法观测单轴压缩下,大理岩岩样表面的变形位移场。全息干涉图可以反映出由于岩石内部微裂隙丛集激增所导致的变形局部化,实验采用板状大理岩试件,在中心处预制了不同角度的裂缝,实验在MTS伺服压机中加载直至宏观破坏,观测了裂隙的发展过程。实验表明:当裂缝角小于45时,先在裂缝尖端处的张应力集中部位出现新裂纹,它的起裂角(与原裂缝的交角)90,裂纹弯向压力方向并趋于稳定。当>45时,在上述张裂纹稳定后,在裂缝尖端附近再次发生张裂,其起裂角60,同样弯向压力方向后稳定。在这些前期张破裂稳定后,在张裂的相反方向,也即裂缝的共轭方向上,出现内部微裂隙的丛集,并随后发生宏观的剪破坏,我们认为此逆向剪切破坏与大理岩的多晶组构有关,与应变弱化过程中变形和应力的调整有关。 相似文献
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