用于结构损伤位置识别的两种神经网络性能比较

• 作者: 单德山 张育智 李乔
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 桥梁工程 损伤位置识别 性能比较 神经网络 自组织特征映射
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 桥梁工程
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: U441+.1
• 字数: 5573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2007.12.016

摘要

为了克服用BP网络进行结构损伤位置识别时网络结构确定难、网络训练易陷入局部极小、训练时间长以及处理带噪声数据需要大量的训练样本等问题,提出用SOFM网络进行结构损伤位置识别的方法.分别用SOFM网络和BP网络对一桁架结构进行损伤位置识别,通过比较两种网络的性能发现SOFM网络不但网络结构容易确定,网络训练不存在陷入局部极小的问题,BP网络只有在大量训练样本条件下才能保证网络具有较好的抗噪声能力,若训练样本不足,则BP网络的抗噪声性能较差,而SOFM网络在较少训练样本情况下即可具有良好的抗噪声性能,因而SOFM网络更适合训练样本有限条件下的结构损伤位置识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	单德山	西南交通大学土木工程学院	89	893	19.0	26.0
2	李乔	西南交通大学土木工程学院	213	3744	32.0	49.0
3	张育智	西南交通大学土木工程学院	24	200	8.0	13.0