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    1

    以徑向基底類神經網路建立簡支梁位移場之研究
    • 營建工程系 /97/ 碩士
    • 研究生: 李穆 指導教授: 潘誠平
    • 本文主要目標為,測試並嘗試以徑向基底類神經網路(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN),進行簡支梁位移場之模擬,以試圖替代無元素方法在位移場模擬時,…
    • 點閱:300下載:2

    2

    二維六點應變有限元素法之推導
    • 營建工程系 /109/ 碩士
    • 研究生: 陳建琦 指導教授: 潘誠平
    •   傳統有限元素法通常係以位移作為基本未知數,而其在求解應變時需透過微分降次,因此導致應變場的結果較為不精確。而本研究係採用以應變作為基本未知數來計算,目的在於將應變積分後得到的位移場較傳統位移場之…
    • 點閱:195下載:0
    • 全文公開日期 2026/08/24 (校內網路)
    • 全文公開日期 2026/08/24 (校外網路)
    • 全文公開日期 2026/08/24 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    3

    探討輻狀基底函數類神經網路與微分再生核法之模擬行為
    • 營建工程系 /96/ 碩士
    • 研究生: 喬凱杰 指導教授: 潘誠平
    • 本文主要說明輻狀基底函數(RBF)類神經網路以及微分再生核法(DRKM)之理論基礎,以比較兩者模擬方法上的差異。輻狀基底函數類神經網路主要是以中心點之選取求得標準差,以決定影響寬度來控制整個網路的運…
    • 點閱:227下載:4
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