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摘要:
描述基于人工神经网络的结构损伤检测的基本步骤以及该方法在实际5层钢框架结构损伤检测上的应用.提出了一种改进的BP神经网络方法,它能够解决传统BP神经网络在实际应用中存在的两个问题:收敛速度慢并存在局部极小.其基本思想是引入动态自适应算子加速传统BP算法的梯度下降速度,从而提高运算速度,通过自调节保证学习过程中每一时刻具有较大的sigmoid函数值,从而可以避免局部极小.数值仿真结果表明基于该自适应神经网络的结构损伤检测方法具有强的鲁棒性,而且与传统的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,并且具有很高的精度.最后,实例的应用也证明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于自适应BP神经网络的结构损伤检测
来源期刊 力学学报 学科 数学
关键词 神经网络 改进的BP算法 自适应算子 损伤检测 鲁棒性
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 110-116
页数 7页 分类号 O236
字数 6139字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0459-1879.2003.01.020
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 朱宏平 华中科技大学土木工程与力学学院 190 2227 25.0 38.0
2 张源 华中科技大学土木工程与力学学院 3 91 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
改进的BP算法
自适应算子
损伤检测
鲁棒性
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
力学学报
双月刊
0459-1879
11-2062/O3
大16开
北京市北四环西路15号2号楼 324 房间
2-814
1957
chi
出版文献量(篇)
2863
总下载数(次)
1
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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