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利用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络采预测结构初期损伤对整体的影响，可以有效地判断结构的稳定性．由于神经网络可以通过对样本的反复学习来反映整体结构复杂的非线性演化关系，其预测精度可以满足要求．RBF神经网络作为一种性能良好的前馈网络，具有更好的逼近能力和全局最优特性．本文通过有限元计算得出样本作为基础，采用RBF神经网络建立初期损伤的预测系统，通过最近邻聚类学习算法实行整体结构预测，这种研究思路具有结构简单、学习速度快、预测精度高的特点，网络的外推能力也较强，计算效