【摘 要】
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针对堤防工程防渗加固方法的优选问题,充分借助已有工程的加固案例,综合应用基于实例的推理(Case Based Reasoning,CBR)方法和自组织特征映射神经网络(SOFM),在对影响加
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098
【出 处】
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全国大坝安全监测技术信息网2014年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会
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针对堤防工程防渗加固方法的优选问题,充分借助已有工程的加固案例,综合应用基于实例的推理(Case Based Reasoning,CBR)方法和自组织特征映射神经网络(SOFM),在对影响加固方法选择的主要因素分析基础上,研究建立了加固工程和实例之间相似性的计算公式；利用自组织特征映射神经网络高度的自组织性和自适应性,对实例库中的实例进行动态聚类,提出了基于SOFM为检索机制的实例检索模型。将所述模型和方法应用于某实际工程,研究了该堤防工程防渗加固方案生成的实现过程,分析了模型和方法的有效性。算例表明,利用文中所建模型,能够缩小实例检索的范围,提高了检索的效率；由于有效利用了以往加固实例中积累的经验和知识,减少了对专家的依赖,可提高加固方法选择的效率和加固决策的智能化水平。
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