【摘 要】
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为有效地识别大跨度斜拉桥的损伤情况,采用自组织竞争神经网络和概率神经网络两种适用于模式分类的人工神经网络方法对大跨度斜拉桥的子结构损伤定位进行研究.应用二者对一斜
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金(20170540414)
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为有效地识别大跨度斜拉桥的损伤情况,采用自组织竞争神经网络和概率神经网络两种适用于模式分类的人工神经网络方法对大跨度斜拉桥的子结构损伤定位进行研究.应用二者对一斜拉桥子结构损伤进行数值模拟,所使用训练和测试样本均分为不计噪声和考虑噪声两种情况;对两种神经网络在训练时间、识别精度和受噪声影响三方面作以比较,发现概率神经网络在训练时间方面有优势,而自组织竞争神经网络在有噪声情况下识别精度较高,故建议在大型结构健康监测系统中确定损伤位置时将二者联合应用,且将自组织竞争神经网络计算结果作为最终预测结果.
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