[发明专利]一种基于忆阻器-梯度下降法神经网络的高性能混凝土强度预测方法在审
| 申请号： | 201910609063.X | 申请日： | 2019-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN110364232A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 邱林;梁英杰 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G16C60/00 | 分类号： | G16C60/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 徐红梅 |
| 地址： | 210098*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于忆阻器‑梯度下降法神经网络的高性能混凝土强度预测方法，包括获取高性能混凝土实验数据，建立数据库，并获得训练样本和预测样本；结合忆阻器与传统梯度下降学习算法，建立忆阻器‑梯度下降法神经网络；利用获得的训练样本对建立的忆阻器‑梯度下降法神经网络进行训练，获得训练好的忆阻器‑梯度下降法神经网络；将预测样本输入已训练好的忆阻器‑梯度下降法神经网络中，对高性能混凝土强度进行预测；输出待预测高性能混凝土的强度值，并对预测结果进行性能评估。本发明方法能精确地预测高性能混凝土的强度，满足建筑工程的要求，可以被应用于实际工程中高性能混凝土强度的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 高性能混凝土 忆阻器 神经网络 下降法 预测 强度预测 训练样本 建立数据库 实际工程 实验数据 性能评估 学习算法 样本输入 预测结果 建筑工程 样本 输出 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于忆阻器‑梯度下降法神经网络的高性能混凝土强度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取高性能混凝土实验数据，建立包含影响高性能混凝土强度的主要因素以及与这些因素对应的强度值的数据库，并获得训练样本和预测样本；(2)结合忆阻器与传统梯度下降学习算法，建立忆阻器‑梯度下降法神经网络；(3)利用步骤(1)中获得的训练样本对步骤(2)中所建立的忆阻器‑梯度下降法神经网络进行训练，获得训练好的忆阻器‑梯度下降法神经网络；(4)将预测样本输入步骤(3)中已训练好的忆阻器‑梯度下降法神经网络中，对高性能混凝土强度进行预测；(5)输出待预测高性能混凝土的强度值，并对预测结果进行性能评估。
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