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期刊论文
基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法
基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法
来源 :兰州理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hldxiesj
【摘 要】
:
以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集,提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法.为了验证该方法的有效性,对钢框架进行了损伤识别研究,并考虑了随机噪
【作 者】
:
杨晓楠
姜绍飞
王金鱼
【机 构】
:
同济大学,沈阳建筑大学
【出 处】
:
兰州理工大学学报
【发表日期】
:
2005年3期
【关键词】
:
多小波变换
能量特征
结构损伤识别
小波概率神经网络
框架结构
multi-wavelet transform energy feature structura
【基金项目】
:
国家科技攻关项目,国家自然科学基金,建设部科研项目,辽宁省自然科学基金
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以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集,提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法.为了验证该方法的有效性,对钢框架进行了损伤识别研究,并考虑了随机噪声的影响.识别结果表明:WPNN抗噪声能力强,识别精度高,在结构损伤识别与在线检测方面具有潜力.
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