基于CBR的三峡库区高切坡稳定性评估系统



基于CBR的三峡库区高切坡稳定性评估系统

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基于CBR的三峡库区高切坡稳定性评估系统

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-15页
· 范例推理简介	第10页
· 课题研究的目的、意义	第10-11页
· 课题的研究现状及存在的问题	第11-13页
· 论文主要研究内容	第13-15页
第2章 CBR 基本理论	第15-20页
· 引言	第15页
· CBR 的工作原理	第15-16页
· 范例表示	第16-17页
· 范例索引与范例检索	第17-18页
· 范例重整	第18-19页
· 本章小结	第19-20页
第3章 TGSE-CBR 系统实现的关键技术	第20-44页
· 引言	第20-21页
· 面向对象的范例表示	第21-23页
· 范例特征属性权重的确定及优化	第23-27页
· 层次分析法	第24-25页
· 模拟退火算法优化权重	第25-27页
· 范例检索	第27-35页
· 贝叶斯网络	第28-31页
· 贝叶斯网络的构造步骤及其优点	第29-30页
· 基于贝叶斯网络的范例检索算法	第30-31页
· RBF(radius basis function)径向基函数神经网络	第31-35页
· RBF 网络介绍	第31-32页
· 基于 RBF 网络的范例搜索算法	第32-35页
· 粗糙集理论在范例检索中的应用	第35-39页
· 粗糙集理论的基本概念	第35-38页
· RS 理论在边坡稳定性评价中的应用	第38-39页
· 基于自适应协振神经网络的范例学习方法	第39-43页
· 基于域理论的自适应谐振网络的范例学习算法	第40页
· FTART 网络	第40-41页
· FTART 学习算法	第41-43页
· 本章小结	第43-44页
第4章边坡稳定性智能评价系统的系统设计	第44-57页
· 智能决策支持系统的基本概念	第44-45页
· 智能决策支持系统	第44页
· 智能决策支持系统的发展历程及其应用	第44-45页
· C/S 体系结构	第45-47页
· 边坡稳定性智能评价系统的总体设计思路	第47-53页
· 系统研发的必要性及系统设计原则	第47-48页
· 系统需求分析	第48-50页
· 系统功能模块设计	第50页
· 边坡数据库	第50-53页
· 边坡影响因素分析	第51-52页
· 建立边坡实体模型与数据库	第52-53页
· 系统总体结构设计	第53-54页
· 系统详细设计	第54-55页
· 本章小结	第55-57页
第5章边坡稳定性智能评价系统的集成与实现	第57-75页
· 边坡稳定性智能评价系统的人机界面	第57-61页
· 系统主界面	第57页
· 数据采集界面	第57-59页
· 范例检索与范例学习界面	第59-61页
· 关键问题的解决	第61-64页
· 系统开发平台和后台数据库简介	第64页
· 系统的实现	第64-67页
· 系统运行环境	第67页
· 边坡稳定性智能评价系统的应用	第67-74页
· 本章小结	第74-75页
第6章总结与展望	第75-77页
· 总结	第75页
· 展望	第75-77页
参考文献	第77-81页
硕士期间参与的科研项目与发表的论文情况	第81-82页
A 发表论文	第81页
B 科研项目	第81-82页
致谢	第82 页

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