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自适应概率神经网络结构损伤检测
被引:22
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
王步宇
机构
:
[1]
浙江大学建工学院
来源
:
振动、测试与诊断
|
2007年
/ 01期
关键词
:
概率神经网络;
结构;
损伤检测;
噪声;
D O I
:
10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2007.01.004
中图分类号
:
TU312.3 [];
学科分类号
:
摘要
:
由于用人工神经网络进行结构损伤检测会受到环境噪声的影响,故提出了运用概率神经网络(PNN)进行结构损伤检测的方法和基本原理,并通过一个两层框架的模型对PNN和传统的BP网络的损伤识别精度作了对比。针对基本PNN的不足之处,提出了自适应PNN,并将其损伤识别精度与基本的PNN进行比较。研究发现,运用PNN进行结构损伤识别精度要优于传统的BP网络,而且自适应PNN要比基本的PNN精度高。
引用
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页码:13 / 15+81 +81
页数:4
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共 1 条
[1]
基于神经网络技术的复杂框架结构节点损伤的两步诊断法
[J].
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机构:
陈伟
;
李秋胜
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
武汉理工大学,武汉理工大学,香港城市大学
李秋胜
.
土木工程学报,
2003,
(05)
:37
-45
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