【摘 要】
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针对建筑结构中存在的安全威胁因素呈现的累积特征,实时危险检测的难度较大,并且噪声和结构会形成复杂干扰使得实时监测难度更大,对此提出一种基于稀疏惩罚交叉熵因子的受约
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针对建筑结构中存在的安全威胁因素呈现的累积特征,实时危险检测的难度较大,并且噪声和结构会形成复杂干扰使得实时监测难度更大,对此提出一种基于稀疏惩罚交叉熵因子的受约束玻尔兹曼机(SDRBM)的桥梁结构监测算法。首先,基于稀疏惩罚交叉熵因子和受约束玻尔兹曼机(RBM)对深度网络的学习过程进行改进,有效解决深度网络学习过程存在的同质化问题;其次,利用前置粗糙集对输入的桥梁健康信号进行预处理,实现数据信息完整保持和有效归约的平衡,简化处理复杂度;最后,通过实验表明,所提稀疏惩罚交叉熵因子的DRBM桥梁结构监测算法,可获得噪声和结构未知条件下桥梁安全监测。
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