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针对地质勘查中，土的力学参数的确定及土的分类这两类复杂问题，根据反问题理论的基本原理，提出了一种基于回归分析与RBF神经网络结合的新型智能方法，建立了从土的力学参数估计到模型分类的完整智能化分析系统。考虑到土的物理参数测定方法比较简单，且实测变异性小，而力学参数实测变异性大的特点，利用RBF神经网络的数值逼近的特性，建立了神经网络模型来逼近两者之间的函数关系，可以有效地反演力学参数。同时，利用RBF神经网络所具有的模式识别功能，为地质勘察中土层划分提供依据。通过对黄石地区岩土勘查资料的分析与预测表明，该方