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콘크리트의 배합설계 자료를 훈련패턴의 입력패턴으로 사용하고, 소정 크기로 증가하는 콘크리트 압축강도를 클래스로 정의하는 단계;상기 콘크리트의 배합설계 자료의 훈련패턴의 변수 각각에 대하여 표준편차를 구한 후, 하기 수학식 1을 사용하여 확률신경망의 확률밀도함수 F(X)를 구하는 단계: 및얻어진 상기 확률밀도 함수를 상기 클래스와 비교하여 콘크리트 시료의 압축강도를 결정하는 단계를 포함하는 콘크리트 압축강도의 예측방법:<수학식 1>여기서 Xj는 테스트패턴의 j번째 입력 변수, Wi,j는 i번째 훈련패턴의 j번째 입력 변수, b는 바이어스(bias), σj는 상기 훈련패턴의 j번째 입력의 표준편차, 그리고 p는 테스트패턴의 차원이다
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제1항에 있어서,상기 표준편차가 상기 훈련패턴의 입력패턴을 하기 수학식 2에 따라 0
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제1항에 있어서,상기 콘크리트 압축강도가 9
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제1항에 있어서,상기 콘크리트 시료의 압축강도를 결정하는 단계가, 상기 수학식 1에 의해 얻어진 확률밀도함수의 값 중 가장 큰 확률밀도함수 값에 해당하는 훈련패턴의 클래스를 테스트패턴의 콘크리트 압축강도로 결정하는 단계인 것을 특징으로 하는 콘크리트 압축강도의 예측방법
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제1항에 있어서,상기 배합설계 자료가 물-시멘트 중량비, 잔골재 비율, 단위 수분 함량, 단위 시멘트 함량, 단위 굵은 골재 함량, 단위 잔골재 함량 및 혼화재로 이루어진 군으로부터 선택된 하나 이상인 것을 특징으로 하는 콘크리트 압축강도의 예측방법
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