大跨悬索桥损伤定位的自适应概率神经网络研究

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：由于概率神经网络(PNN)以贝叶斯概率方法描述测量数据,因而PNN在有噪声条件下的结构损伤检测方面,具有巨大的潜力.而PNN中高斯核函数的宽度,严重影响网络的泛化能力,本文提出了一种运用自适应PNN进行复杂结构的损伤定位研究方法,并与传统PNN对大跨悬索桥的损伤定位进行了仿真性能比较;同时讨论了噪声程度、特征向量简化对损伤识别精度的影响.研究发现,运用自适应PNN进行损伤定位,不仅性能优于传统PNN,而且进行特征向量简化时,可以提高损伤定位的识别精度.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90342X/200308/8510483.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：神经网络 悬索桥 神经网 贝叶斯概率 cqvip 概率神经网络 损伤定位 识别精度 噪声