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摘要:
由于概率神经网络(PNN)以贝叶斯概率方法描述测量数据,因而PNN在有噪声条件下的结构损伤检测方面,具有巨大的潜力.而PNN中高斯核函数的宽度,严重影响网络的泛化能力,本文提出了一种运用自适应PNN进行复杂结构的损伤定位研究方法,并与传统PNN对大跨悬索桥的损伤定位进行了仿真性能比较;同时讨论了噪声程度、特征向量简化对损伤识别精度的影响.研究发现,运用自适应PNN进行损伤定位,不仅性能优于传统PNN,而且进行特征向量简化时,可以提高损伤定位的识别精度.
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文献信息
篇名 大跨悬索桥损伤定位的自适应概率神经网络研究
来源期刊 土木工程学报 学科 交通运输
关键词 概率神经网络 损伤定位 识别精度 噪声
年,卷(期) 2003,(8) 所属期刊栏目 桥梁工程
研究方向 页码范围 74-78
页数 5页 分类号 U448.25|TP183
字数 5073字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-131X.2003.08.014
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 刘明 101 969 16.0 26.0
2 姜绍飞 32 637 16.0 24.0
3 倪一清 69 2475 27.0 49.0
4 高赞明 37 1850 22.0 37.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
概率神经网络
损伤定位
识别精度
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
土木工程学报
月刊
1000-131X
11-2120/TU
大16开
北京三里河路9号住房和城乡建设部内《土木工程学报》编辑部
2-582
1954
chi
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141056
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