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J-GLOBAL ID：201102233228549961   整理番号：11A1404901

データ再生および空間再構成に基づく岩石と土壌の変形特性の予測に関する研究

Research on prediction of rock and soil’s deformation behavior based on data reproduction and space reconstruction

著者 (4件)： Dong Hui (Coll. of Civil Engineering and Mechanics, Xiangtan Univ., Hunan, Xiangtan) ,  Yang Junbo (Coll. of Civil Engineering and Mechanics, Xiangtan Univ., Hunan, Xiangtan) ,  Fu Helin (School of Civil and Architectural Engineering, Central South Univ., Changsha) ,  Nie Chunlong (School of Civil and Architectural Engineering, Central South Univ., Changsha)
資料名： Yantu Lixue  (Yantu Lixue)
巻： 31  号： 6  ページ： 1877-1883,1890  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2049A  ISSN： 1000-7598  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 区分的に直線的内挿法とBoostrap再サンプリング方法は,詳細と拡大したデータ性能における変形モニタリングデータの情報を豊かにするために導入した。しかも,調整変換または空間再構成は,さらに変動データ表現に使って,有限性を増強するために,監視装置データと岩石と土壌システムに関する変形特性のための予測モデル化の過程における標本データの不完全さの再書込み不明瞭なパターンまたは法則であった。新しいアイデアの効率性は,監視装置データが再生と空間再構成によって処置バックとFORTHである3つの典型的プロジェクトの変形特性のために,パターン認識(SVM),RBFとElmanニューラルネットワークによって予測の比較研究によってテストした。結果は,解法方法がデータ情報を効果的に拡大することができて,発展の主要法則を強調することを示した。特に,データ表現に基づくSVM予測モデルは,直接監視装置データを使ったSVM,RBFとElmanモデルへの上限であった。データ再生と空間再構成は,このように岩石と土壌のより多くのサーバー変形予測に活用することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *特性 ,  データ ,  再構成 ,  土壌 ,  岩石 ,  研究 ,  ニューラルネットワーク ,  信号標本化 ,  パターン認識
準シソーラス用語： *変形特性 ,  再サンプリング

分類 (1件)： 土の構造と物理的・化学的性質  (RA03030T)

タイトルに関連する用語 (7件)： データ再生 ,  再構成 ,  岩石 ,  土壌 ,  変形特性 ,  予測 ,  研究