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以残余力向量作为结构参数识别的网络输入,针对训练样本在数据空间分布不均匀的状况,提出了一种基于残余力向量结构参数识别的神经网络方法,并采用GSL变换对训练样本数据进行预处理,从而提高网络收敛速度及参数的识别精度,文中算例证明了该方法的有效性.
残余力向量结构损伤诊断的神经网络方法
【摘 要】
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以残余力向量作为结构参数识别的网络输入,针对训练样本在数据空间分布不均匀的状况,提出了一种基于残余力向量结构参数识别的神经网络方法,并采用GSL变换对训练样本数据进行
【机 构】
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集美大学机械工程学院,厦门宏业建设工程技术咨询公司
【出 处】
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集美大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2001年3期
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