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提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络识别结构损伤位置的方法,该方法以损伤前后正则化的频率变化率作为网络的输入.针对训练样本在数据空间分布不均匀的问题,采用广义空间格点(GSL)变换对训练样本数据进行预处理,从而提高了网络收敛速度及参数识别精度.仿真计算表明,该方法能准确识别结构的损伤位置,是一种有效的损伤定位方法.