非平衡集成迁移学习模型及其在桥梁结构健康监测中的应用

• 作者: 于重重 吴子珺 涂序彦 田蕊 谭励
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非平衡集成迁移学习算法 SOM算法 迁移学习模型 桥梁结构健康监测
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 46-51
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3611字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201208002

摘要

在桥梁结构健康监测与状态评估过程中所获得的桥梁结构数据库常存在间断性异常或缺损,且不同样本分类数据不均匀,难以在信息缺失、数据分布失衡的情况下完成对桥梁结构健康的监测与状态评估.针对这一问题,在改进相似性度量函数的SOM聚类算法和非平衡集成迁移学习算法的基础上,提出了一种改进的迁移学习模型.通过对实际监测数据的分析,该迁移学习模型的分类精度随着目标数据集所占比例的不断增加而提高,验证了该模型的有效性和科学性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	涂序彦	北京科技大学计算机与通信工程学院	254	2232	21.0	35.0
2	谭励	北京工商大学计算机与信息工程学院	54	205	8.0	11.0
3	于重重	北京工商大学计算机与信息工程学院	99	762	14.0	23.0
7	田蕊	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	50	3.0	4.0
8	吴子珺	北京工商大学计算机与信息工程学院	7	27	3.0	4.0