计算相关距离的神经网络方法

›› 2003, Vol. 24 ›› Issue (5): 719-722.

计算相关距离的神经网络方法

佘跃心^1,2，刘汉龙^２，高玉峰^２

1. 淮阴工学院建筑工程系，江苏淮安　223001; 2. 河海大学岩土工程研究所，江苏南京 210098

收稿日期:2002-05-13 出版日期:2003-10-10 发布日期:2014-08-19
作者简介:佘跃心，男，1964年生，博士研究生。目前主要从事土动力学、地基基础方面的教学和科研工作。

Neural networks method for computation of autocovariance distance

SHE Yue-xin^1,2, LIU Han-long², GAO Yu-feng²

1. Huaiyin Institute of Technology, Huaian 223001, China; 2. Research Institute of Geotechnical Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China

Received:2002-05-13 Online:2003-10-10 Published:2014-08-19

摘要/Abstract

摘要： 通过对GRNN网络分析, 导出了网络参数spread与平方指数相关函数参数r0之间的关系, 提出了基于GRNN的计算相关距离和拟合相关曲线的方法。研究表明，在最优spread参数条件下GRNN网络能够较为准确地映射实测土性曲线的变化特征，反映土性空间的相关特征。

关键词: 相关距离, 随机场, GRNN网络

Abstract: General regression neural networks(GRNN) are briefly analyzed. The relationship between the parameter spread of GRNN and the parameter r0 of autocovariance function (squared exponential function) is derived, and the method for computation of autocovariance distance and fitting of autocovariance function is presented based on GRNN. The study indicates that with optimum spread, GRNN can reflect the variability of soil property and the characteristics of spatial autocovariance.

Key words: autocovariance distance, autocovariance function, random field, GRNN

中图分类号:

TU 412

佘跃心，刘汉龙，高玉峰 . 计算相关距离的神经网络方法[J]. , 2003, 24(5): 719-722.

SHE Yue-xin , LIU Han-long , GAO Yu-feng . Neural networks method for computation of autocovariance distance[J]. , 2003, 24(5): 719-722.

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