本文選題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + FCM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器　； 參考：《濟(jì)南大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著工業(yè)的發(fā)展,人們對(duì)水泥及水泥基材料的性能有了更高的要求,而強(qiáng)度是評(píng)價(jià)水泥及其基材料性能的重要標(biāo)準(zhǔn)。作為一種重要的水泥基材料,混凝土的強(qiáng)度在一定程度上受到水泥水化過(guò)程和水泥強(qiáng)度的影響。傳統(tǒng)的混凝土強(qiáng)度測(cè)試方法是將樣本在標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)護(hù)條件下養(yǎng)護(hù)28天后按規(guī)定方法測(cè)得強(qiáng)度,這種傳統(tǒng)方法需要耗費(fèi)大量的原料,成本高而且耗時(shí)長(zhǎng)。隨著計(jì)算機(jī)軟硬件的發(fā)展和計(jì)算材料學(xué)的興起,人們開(kāi)始嘗試使用計(jì)算機(jī)來(lái)快速解決材料領(lǐng)域的相關(guān)問(wèn)題。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展,人們嘗試使用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜水泥水化過(guò)程的可視化,其中圖像是計(jì)算機(jī)模擬水泥水化過(guò)程的重要研究?jī)?nèi)容。本論文主要的研究?jī)?nèi)容是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法,并用其解決水泥及其基材料的分類(lèi)問(wèn)題。論文首先研究了現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法,其中主要是對(duì)FCM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法進(jìn)行研究和改進(jìn),然后使用現(xiàn)有的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法和基于DBSCAN改進(jìn)的FCM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器完成水泥基材料混凝土強(qiáng)度和水泥水化圖像分類(lèi)任務(wù)。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)原有的FCM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器在分區(qū)空間采用K-Means算法得到染色的分區(qū)空間,而K-Means算法對(duì)離群點(diǎn)敏感這一缺點(diǎn)會(huì)影響到染色的分區(qū)空間的精確性。因此我們提出了使用K-medoids算法改進(jìn)FCM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器的方法來(lái)削弱分區(qū)空間中的離群點(diǎn)對(duì)分類(lèi)準(zhǔn)確性的影響。同時(shí)我們選擇了幾個(gè)常用數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證改進(jìn)方法的性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于K-medoids改進(jìn)的FCM方法可以在一定程度上提高分類(lèi)性能。(2)考慮到分區(qū)空間中分區(qū)的形狀對(duì)分類(lèi)器的分類(lèi)性能有影響,我們提出了使用DBSCAN算法來(lái)改進(jìn)原有FCM分類(lèi)器的方法。我們使用DBSCAN算法在分區(qū)空間中對(duì)染色點(diǎn)進(jìn)行劃分得到形狀任意的染色的分區(qū)。在這種改進(jìn)的方法中沒(méi)有質(zhì)心的概念,我們定義了新的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)并且調(diào)用PSO算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)參數(shù)來(lái)得到最優(yōu)的分類(lèi)模型。另外,由于在聚簇形成過(guò)程中使用基于密度的DBSCAN算法代替基于劃分的K-Means,我們分別記錄了實(shí)驗(yàn)中原有的FCM方法和基于DBSCAN改進(jìn)的FCM方法訓(xùn)練過(guò)程的運(yùn)行時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于DBSCAN改進(jìn)的FCM方法運(yùn)行時(shí)間較短,進(jìn)一步從時(shí)間角度驗(yàn)證了改進(jìn)的FCM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器的可行性。(3)使用現(xiàn)有的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法和基于DBSCAN改進(jìn)的FCM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法對(duì)混凝土強(qiáng)度和水泥水化圖像進(jìn)行分類(lèi)實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中我們記錄了十折交叉驗(yàn)證的測(cè)試精度和平均F-measure值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器來(lái)處理硅酸鹽水泥及水泥基材料的相關(guān)問(wèn)題是可行的,同時(shí)也進(jìn)一步驗(yàn)證了我們提出的基于DBSCAN聚類(lèi)的FCM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法對(duì)于相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具有較好的性能。
[Abstract]:As an important cement - based material , the strength of concrete is influenced by the cement hydration process and cement strength .

【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TQ172.7;TP183

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本文編號(hào)：1745584