基于模式识别的桥梁故障检测

• 作者: 周波 杨小帆 王磊
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 桥梁 健康检测 挠度 模式识别
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 173-175
• 分类号: TP399
• 字数: 1797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2010.04.050

摘要

文章主要任务是研究如何从挠度数据出发,综合运用模式识别技术和数据分析技术,能有效检测桥梁中某些类型的损伤和隐患.将模式识别中的近邻算法与K-均值算法相结合,应用到桥梁检测中,提出了一种新的桥梁异常检测方法.首先,用K均值算法对数据进行聚类分析,寻找数据之间的相似性,识别出模式,将桥梁挠度数据归类;然后,在分析阶段运用改进的近邻算法进行分析检测.由于最近邻和k-近邻的交替使用,保证了检测结果的准确率.将上述方法应用于重庆菜园坝大桥的模拟检测,取得了较好的效果,并具有一定理论价值和潜在应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	重庆大学计算机学院	57	771	14.0	26.0
2	杨小帆	重庆大学计算机学院	52	466	12.0	18.0
3	周波	重庆大学计算机学院	10	128	7.0	10.0