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介绍了BP神经网络的基本概念与结构．提出了计算和预测混凝土碳化深度的神经网络模型。建立1—3—1单因子（时间）输入向量网络与传统回归分析方法进行比较；建立6—4-1多因子输入向量网络计算及预测混凝土碳化深度。分析结果表明该模型计算和预测精度都能达到工程要求，适合在工程中应用。
基于人工神经网络的混凝土碳化深度研究
【摘 要】
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介绍了BP神经网络的基本概念与结构．提出了计算和预测混凝土碳化深度的神经网络模型。建立1—3—1单因子（时间）输入向量网络与传统回归分析方法进行比较；建立6—4-1多因子输入向
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程系,温州市质检站监测中心,中铁一局集团第五工程有限公司
【出 处】
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计算机技术与发展
【发表日期】
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2006年11期
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