基于BP神经网络的结构面峰值抗剪强度预测模型构建方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910582778.0
IPC分类号：G06F17/50;G06N3/08
申请日期：
2019-07-01
申请人：
绍兴文理学院

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著录项信息

专利名称	基于BP神经网络的结构面峰值抗剪强度预测模型构建方法
申请号	CN201910582778.0	申请日期	2019-07-01
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-11-15	公开/公告号	CN110457746A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/50 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/50 计算机辅助设计（静态存储的测试电路的设计入G11C 29/54）〔6，8〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;5;0;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	绍兴文理学院	申请人地址	浙江省绍兴市越城区环城西路508号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	绍兴文理学院	当前权利人	绍兴文理学院
发明人	马成荣;黄曼;陈洁;罗战友;杜时贵;邹宝平;洪陈杰
代理机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司	代理人	王利强

摘要

一种基于BP神经网络的结构面峰值抗剪强度预测模型构建方法，包括如下步骤：(1)用三维激光扫描仪提取结构面初始形态的点云数据，通过MATLAB软件对点云数据进行统计分析，获得三维表面的各种形貌特征参数信息；(2)基于MATLAB编程构建BP神经网络；(3)BP神经网络训练，随机选取每个连接权值和阈值，初始化处理步骤(1)中得到的A0、σt以及σn组成的输入样本数据；将BP神经网络实际输出的剪切强度值τ与期望输出值比对，得到输出层的各单元一般化误差；对比实际和期望输出以调整各层神经元的连接权值和阈值，再进行重复训练，直至神经网络的全局误差E小于设定值。本发明准确的估计结构面抗剪强度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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