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基于粒子群支持向量机的钢板损伤位置识别
基于粒子群支持向量机的钢板损伤位置识别
作者:
付兴虎
张亦男
张燕君
王会敏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
光通信
光纤传感器
损伤识别
粒子群
最小二乘支持向量机
摘要:
基于光纤布拉格光栅(FBG)构建的传感器网络,将粒子群(PSO)算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,应用于304钢板损伤识别研究中.以FBG中心波长变化量的信息特征为输入量,钢板结构损伤位置为输出量,构建基于LSSVM的损伤识别预测模型,并与相同条件下构建的反向传播(BP)神经网络预测模型进行对比验证.采用PSO算法优化LSSVM损伤识别模型的核函数参数σ和正则化参数y,实现钢板结构的损伤位置识别.在 300mm×300mm×1mm钢板实验区域,对34组样本进行了损伤位置识别测试.结果表明,33组损伤位置得到了准确识别,准确率达97.06%.这表明PSO优化后的LSSVM的损伤识别预测模型具有自诊断功能.
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粒子群算法
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文献信息
篇名
基于粒子群支持向量机的钢板损伤位置识别
来源期刊
中国激光
学科
工学
关键词
光通信
光纤传感器
损伤识别
粒子群
最小二乘支持向量机
年,卷(期)
2017,(10)
所属期刊栏目
光纤光学与光通信
研究方向
页码范围
197-203
页数
7页
分类号
TN253
字数
语种
中文
DOI
10.3788/CJL201744.1006006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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张燕君
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2
付兴虎
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12.0
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王会敏
3
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张亦男
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光纤传感器
损伤识别
粒子群
最小二乘支持向量机
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
中国激光
主办单位:
中国光学学会
中科院上海光机所
出版周期:
月刊
ISSN:
0258-7025
CN:
31-1339/TN
开本:
大16开
出版地:
上海市嘉定区清河路390号 上海800-211邮政信箱
邮发代号:
4-201
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
9993
总下载数(次)
26
总被引数(次)
105193
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