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神经网络方法在计算沙粒起跃初速度分布中的应用
  • ISSN号:0455-2059
  • 期刊名称:《兰州大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:O347.7[理学—固体力学;理学—力学]
  • 作者机构:[1]兰州大学西部灾害与环境力学教育部重点实验室,兰州730000
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2009CB421304); 教育部长江学者与创新研究团队计划项目(IRT0628); 中央高校基本科研业务费专项资金自由探索项目
作者: 王等明[1]
中文摘要:

利用神经网络的自适应、自学习功能,以有限的实验数据为训练样本,建立了描述风速、粒径与沙粒起跳初速度分布函数之间映射关系的神经网络模型.利用此网络可以预测得到实验尚未给出的沙粒初速度分布函数中的拟合参数,可快捷、有效地弥补实验数据的不足.

英文摘要:

Based on some existing measurement data,several neural network models were established to describe the mapping relations between wind speed,particle diameter and the probability distribution of sand particles' lift-off velocities.The application of these neural networks may conveniently give the fitting parameters in the distributing functions of lift-off velocities.Such a predicting method can efficiently make up for the deficiency of the present measurement data.

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期刊信息
  • 《兰州大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:兰州大学
  • 主编:涂永强
  • 地址:兰州市天水南路222号
  • 邮编:730000
  • 邮箱:jns@lzu.edu.cn
  • 电话:0931-8912707
  • 国际标准刊号:ISSN:0455-2059
  • 国内统一刊号:ISSN:62-1075/N
  • 邮发代号:54-3
  • 获奖情况:
  • 全国自然科学类核心期刊,甘肃省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12892