神經網絡等智能方法的優(yōu)化及應用.pdf

1、水泥材料不但大量應用于工業(yè)與民用建筑，還廣泛應用于交通、城市市政建設、農村水利以及海洋工程。水泥材料作為重要的原材料之一，一直受到人們的重視。根據(jù)預測，從本世紀以至更長時間，水泥以及其他膠凝材料制品仍然是主要的建筑材料。 隨著材料科學的發(fā)展，人們對水泥材料的認識正在發(fā)生新的深刻的變化。這種變化的特點和趨勢是：1.對水泥材料本身的認識方面正在逐漸深化，從宏觀到微觀并逐漸揭示其性能與內部結構的關系，從而為發(fā)展新品種，擴大應用領域提供

2、理論基礎。2.在水泥材料生產過程的規(guī)律和水化、硬化過程的規(guī)律方面，人們的認識正在從經驗上升到理論，從現(xiàn)象到本質，從而為有效地控制水泥材料與制品的生產過程以及采用新工藝、新技術提供理論基礎。 要想正確反應水泥水化過程中諸多復雜因素與水泥的性能，需要大量的數(shù)據(jù)，目前國內外的研究技術多集中在試驗和用神經網絡做數(shù)據(jù)預測。很顯然，試驗的方法需要花費很大的人力、物力。而人工神經網絡是一種智能信息處理技術，力圖模擬人類處理問題的方式去理解和利

3、用信息。神經網絡控制可通過對網絡結構及權值處理的自動調整而實現(xiàn)非生物神經網絡系統(tǒng)的部分功能，能處理高維數(shù)、強干擾難建模的復雜工業(yè)過程。因此為模擬復雜條件下的水泥水化、硬化過程提供了另一種可行的方法。 但神經網絡技術本身存在的主要問題是學習中不具備全局搜索能力，易陷入局部極小。因此，用神經網絡技術預測的數(shù)據(jù)并不精確。粒子群優(yōu)化算法是90年代出現(xiàn)的基于群體智能理論的優(yōu)化算法。通過群體中粒子間的合作與競爭產生了群體智能指導優(yōu)化搜索。粒