【摘 要】
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在分析主成分分析PCA和独立分量分析ICA的基础上,建立了基于PCA和ICA的结构损伤识别构架。利用它们对结构损伤信号进行特征提取,并将提取的特征作为3层BP神经网络的输入,以实现对结构损伤的识别。这2个模型通过British Columbia大学IASC-ASCE SHM任务组提供的用于验证分类正确性的结构基准数据集合进行测试。结果显示:PCA和ICA都能降低信号中噪音的影响,并对特征进行有效提
【基金项目】
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教育部高校行动计划项目（2004XD-03）.
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在分析主成分分析PCA和独立分量分析ICA的基础上,建立了基于PCA和ICA的结构损伤识别构架。利用它们对结构损伤信号进行特征提取,并将提取的特征作为3层BP神经网络的输入,以实现对结构损伤的识别。这2个模型通过British Columbia大学IASC-ASCE SHM任务组提供的用于验证分类正确性的结构基准数据集合进行测试。结果显示:PCA和ICA都能降低信号中噪音的影响,并对特征进行有效提取;基于ICA的模型比基于PCA的模型预测更准确。
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