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摘要:
在不计测量误差情况下,神经网络能够成功地识别损伤位置及其程度,但在测量噪声影响下,神经网络的损伤识别效果则比较差。考虑到基于多变量模式分类的概率神经网络具有处理受噪声污染的测试数据的能力,本文将可能的损伤位置作为模式类,利用概率神经网络的分类能力来识别结构的损伤位置。针对两个算例:一个六层框架和一个两层框架进行数值模拟分析,并将概率神经网络与BP网络进行了比较。结果表明,概率神经网络具有更好的识别效果,是一种很有潜力的结构损伤位置识别方法。
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文献信息
篇名 用概率神经网络进行结构损伤位置识别
来源期刊 振动工程学报 学科 工学
关键词 神经网络 概率神经网络 结构损伤 位置识别 振动测试 测量噪声
年,卷(期) 2001,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 60-64
页数 5页 分类号 TU312.3
字数 3963字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-4523.2001.01.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王柏生 浙江大学土木系 62 1327 16.0 36.0
2 倪一清 香港理工大学土木工程系 69 2475 27.0 49.0
3 高赞明 香港理工大学土木工程系 37 1850 22.0 37.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
概率神经网络
结构损伤
位置识别
振动测试
测量噪声
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动工程学报
双月刊
1004-4523
32-1349/TB
16开
南京市御道街29号
28-249
1987
chi
出版文献量(篇)
2924
总下载数(次)
2
总被引数(次)
38883
论文1v1指导