一种集成多个机器学习模型的复合材料结构损伤识别方法

• 作者: 周雨熙 杨宇 王莉
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 导波 复合材料 结构健康监测 最小边际
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 278-287
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 字数: 4168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2020.02.009

摘要

针对基于导波的复合材料结构损伤监测手段在实际工程应用中遇到的问题,结合目前已开展的利用机器学习模型辅助结构损伤识别的经验,提出了一种基于最小边际系数的复合材料结构损伤识别方法.通过采用多个机器学习模型对监测数据进行预测,利用不同机器学习模型之间的差异性和在不同数据分布上的预测置信度,提高整体结构损伤识别的泛化能力.通过试验验证,该方法能明显提高基于导波的复合材料结构损伤识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宇		15	12	2.0	3.0
2	王莉		6	4	1.0	2.0
3	周雨熙	北京大学信息科学技术学院	2	0	0.0	0.0