自适应概率神经网络结构损伤检测

• 作者: 王步宇
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 结构 损伤检测 噪声
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 13-15
• 页数: 3页
• 分类号: TU3
• 字数: 2777字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2007.01.004

摘要

由于用人工神经网络进行结构损伤检测会受到环境噪声的影响,故提出了运用概率神经网络(PNN)进行结构损伤检测的方法和基本原理,并通过一个两层框架的模型对PNN和传统的BP网络的损伤识别精度作了对比.针对基本PNN的不足之处,提出了自适应PNN,并将其损伤识别精度与基本的PNN进行比较.研究发现,运用PNN进行结构损伤识别精度要优于传统的BP网络,而且自适应PNN要比基本的PNN精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王步宇	浙江大学建工学院	7	82	6.0	7.0