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人工神经网络在水文水资源水环境系统中的应用研究进展
被引量：
25
1
作者
王栋
曹升乐
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
1999年第12期4-7,共4页
在简要介绍了人工神经网络（ANN）的独特性能和应用于水文水资源水环境系统的研究意义的基础上，从预测预报、分类识别、优化调度与计算、环境水质评价评估等诸多方面详细综述了国内外的应用研究进展，文中还探讨了今后的研究方向．
关键词
人工神经网络
水文水资源水环境系统
应用研究进展
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职称材料
神经网络与专家系统相结合的银行贷款风险管理决策研究——国家自然科学基金项目79770086回溯
被引量：
3
2
作者
杨保安
朱明
《管理学报》
2006年第4期387-390,共4页
回顾了国家自然科学基金项目“神经网络与专家系统相结合的银行贷款风险管理决策研究”(79770086)的立项依据及实施过程。介绍了项目研究特色、研究目标以及项目主要成果与创新之处,并对研究成果的学术价值、应用及学术合作交流等进行...
回顾了国家自然科学基金项目“神经网络与专家系统相结合的银行贷款风险管理决策研究”(79770086)的立项依据及实施过程。介绍了项目研究特色、研究目标以及项目主要成果与创新之处,并对研究成果的学术价值、应用及学术合作交流等进行了说明。
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关键词
商业银行
信贷风险
神经网络
专家系统
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职称材料
自密实混凝土配合比对其蒸养后强度的影响预测
被引量：
1
3
作者
杨泽宇
孙红
+1 位作者
李晓
喻明富
《硅酸盐通报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期3853-3859,共7页
为了研究配合比对自密实混凝土蒸养后强度的影响及对其进行精确地预测,论文设计了27组自密实混凝土配合比,通过试验的方法测得蒸养制度下的出窑强度和28 d龄期强度,分析了配合比中不同参数对其强度的影响;并利用人工神经网络,建立了自...
为了研究配合比对自密实混凝土蒸养后强度的影响及对其进行精确地预测,论文设计了27组自密实混凝土配合比,通过试验的方法测得蒸养制度下的出窑强度和28 d龄期强度,分析了配合比中不同参数对其强度的影响;并利用人工神经网络,建立了自密实混凝土配合比-强度模型。研究结果表明:在一定程度下,提高水泥用量,自密实混凝土强度越大;提高水胶比和砂率,自密实混凝土强度略微降低。基于人工神经网络建立的预测模型,可以在一定范围内准确预测自密实混凝土强度,对自密实混凝土的实际应用与推广有着重要意义。
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关键词
自密实混凝土
配合比
强度
人工神经网络
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职称材料
题名
人工神经网络在水文水资源水环境系统中的应用研究进展
被引量：
25
1
作者
王栋
曹升乐
机构
河海大学
山东工业大学
出处
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
1999年第12期4-7,共4页
基金
山东省自然科学基金
河海大学学生科技基金
文摘
在简要介绍了人工神经网络（ANN）的独特性能和应用于水文水资源水环境系统的研究意义的基础上，从预测预报、分类识别、优化调度与计算、环境水质评价评估等诸多方面详细综述了国内外的应用研究进展，文中还探讨了今后的研究方向．
关键词
人工神经网络
水文水资源水环境系统
应用研究进展
Keywords
art
if
icial
neural
network
s (
ann
), hydrology, water resources and water environment,State-of-the-
art
of the
ann
application
分类号
P33 [天文地球—水文科学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
神经网络与专家系统相结合的银行贷款风险管理决策研究——国家自然科学基金项目79770086回溯
被引量：
3
2
作者
杨保安
朱明
机构
东华大学旭日工商管理学院
东华大学计算机科学与技术学院
出处
《管理学报》
2006年第4期387-390,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(79770086)
文摘
回顾了国家自然科学基金项目“神经网络与专家系统相结合的银行贷款风险管理决策研究”(79770086)的立项依据及实施过程。介绍了项目研究特色、研究目标以及项目主要成果与创新之处,并对研究成果的学术价值、应用及学术合作交流等进行了说明。
关键词
商业银行
信贷风险
神经网络
专家系统
Keywords
commercial bank loans risk
art
if
icial
neural
network
s
（ann
）
expert system （ES）
分类号
C931 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
自密实混凝土配合比对其蒸养后强度的影响预测
被引量：
1
3
作者
杨泽宇
孙红
李晓
喻明富
机构
沈阳建筑大学
出处
《硅酸盐通报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期3853-3859,共7页
基金
国家"十二五"科技支撑项目(2011BAJ02B05)
文摘
为了研究配合比对自密实混凝土蒸养后强度的影响及对其进行精确地预测,论文设计了27组自密实混凝土配合比,通过试验的方法测得蒸养制度下的出窑强度和28 d龄期强度,分析了配合比中不同参数对其强度的影响;并利用人工神经网络,建立了自密实混凝土配合比-强度模型。研究结果表明:在一定程度下,提高水泥用量,自密实混凝土强度越大;提高水胶比和砂率,自密实混凝土强度略微降低。基于人工神经网络建立的预测模型,可以在一定范围内准确预测自密实混凝土强度,对自密实混凝土的实际应用与推广有着重要意义。
关键词
自密实混凝土
配合比
强度
人工神经网络
Keywords
self-compacting concrete （ SCC）
mix proportion
strength
art if icial neural network （ann ）
分类号
TU528.45 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工神经网络在水文水资源水环境系统中的应用研究进展
王栋
曹升乐
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
1999
25
在线阅读
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职称材料
2
神经网络与专家系统相结合的银行贷款风险管理决策研究——国家自然科学基金项目79770086回溯
杨保安
朱明
《管理学报》
2006
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
自密实混凝土配合比对其蒸养后强度的影响预测
杨泽宇
孙红
李晓
喻明富
《硅酸盐通报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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