Classificação de maciços rochosos: uma abordagem por redes neurais (2002)
- Autores:
- Autor USP: LINS, PAULO GUSTAVO CAVALCANTE - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SGS
- Assuntos: REDES NEURAIS; TÚNEIS; ESCAVAÇÃO SUBTERRÂNEA; MACIÇO (CLASSIFICAÇÃO)
- Idioma: Português
- Resumo: Os sistemas de classificação maciços rochosos e as redes neurais artificiais possuem diversas similaridades. Existem características que estão presentes nos dois tipos de sistemas: bases de dados são usadas para o seu desenvolvimento; e pesos são parte da representação do conhecimento. Os principais sistemas de classificação geomecânicas (Sistema Q e RMR) podem ser escritos como representações neurais locais. Tais representações permitem uma melhor compreensão do processo de classificação e identificação de padrões realizado pelas classificações convencionais. Experimentos convencionais foram realizados com modelos de redes neurais não-supervisionados. Os modelos não supervisionados permitiriam uma melhor compreensão da distribuição dos dados no espaço de feições. Um modelo supervisionado para escavações subterrâneas em todo domínio do espaço de feições. Importantes relações entre características foram encontradas
- Imprenta:
- Local: São Carlos
- Data de publicação: 2002
- Data da defesa: 24.04.2002
-
ABNT
LINS, Paulo Gustavo Cavalcante. Classificação de maciços rochosos: uma abordagem por redes neurais. 2002. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2002. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18132/tde-08032016-114433/. Acesso em: 25 set. 2024. -
APA
Lins, P. G. C. (2002). Classificação de maciços rochosos: uma abordagem por redes neurais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18132/tde-08032016-114433/ -
NLM
Lins PGC. Classificação de maciços rochosos: uma abordagem por redes neurais [Internet]. 2002 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18132/tde-08032016-114433/ -
Vancouver
Lins PGC. Classificação de maciços rochosos: uma abordagem por redes neurais [Internet]. 2002 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18132/tde-08032016-114433/
Como citar
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas