【摘 要】
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考虑到目前微波检测混凝土结构中钢筋定位精度及反演迭代效率的不足,将BP神经网络及广义回归神经网络引入到微波检测技术中来。在有限元仿真的基础上,提取了用于反演钢筋混凝
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考虑到目前微波检测混凝土结构中钢筋定位精度及反演迭代效率的不足,将BP神经网络及广义回归神经网络引入到微波检测技术中来。在有限元仿真的基础上,提取了用于反演钢筋混凝土结构的电场信号特征量,构建了适合钢筋混凝土结构量化分析的BP神经网络模型和广义回归神经网络模型,并利用特征量归一化结果作为输入样本,使网络完成对信息的存储,从中发现输出和输入之间的内在联系,完成对钢筋位置的预测。结果表明,两种神经网络模型都能较好地反演钢筋的位置,同时广义回归神经网络模型比BP神经网络模型具有更高的精度和优势。
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