在Takagi-Sugeno模糊邏輯系統(tǒng)的基礎上，提出了改進的模糊Modular神經(jīng)網(wǎng)絡模型（IFMNN），并將該模型應用于既有建筑的可靠性鑒定。改進的模型是將傳統(tǒng)的模糊Modular神經(jīng)網(wǎng)絡模型中的單輸出改進為多輸出。這種改進的多輸入多輸出的模糊Modular神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有預測性能好、訓練學習速度快的優(yōu)點，它的系統(tǒng)門網(wǎng)絡采用模糊C均值聚類算法代替K-means算法，專家網(wǎng)絡的訓練中引進了先進的Levenberg-Marquardt算法。在應用改進的模糊Modular神經(jīng)網(wǎng)絡模型對既有建筑進行可靠性鑒定的過程中，綜合考慮了各主要因素對既有建筑可靠性鑒定等級的影響，并將經(jīng)量化處理的影響因素作為網(wǎng)絡的外部輸入，將網(wǎng)絡計算得到的4個輸出值分別作為樣本對應于不同可靠性等級的隸屬度，建筑可靠性鑒定的最終評判等級為最大隸屬度所對應的等級。訓練和預測樣本的計算結(jié)果證明了改進的模糊Modular神經(jīng)網(wǎng)絡模型在既有建筑可靠性鑒定中應用的可行性和有效性。
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