基于向量简化的WPNN结构损伤识别研究

来源 :第四届全国土木工程研究生学术论坛 | 被引量 : 0次 | 上传用户：nose88

【摘要】

：

小波概率神经网络(WPNN)具有小波分析的信号处理能力与概率神经网络鲁棒性，非常适合噪声情况下的结构损伤识别．但wPNN的网络规模会随着训练样本的增加而增大,这极大地降低了网

【作者】

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杨晓楠;唐和生;陈镕;

【机构】

：

同济大学结构工程与防灾研究所,上海 200092

【出处】

：

第四届全国土木工程研究生学术论坛

【发表日期】

：

2006年期

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小波概率神经网络(WPNN)具有小波分析的信号处理能力与概率神经网络鲁棒性，非常适合噪声情况下的结构损伤识别．但wPNN的网络规模会随着训练样本的增加而增大,这极大地降低了网络运行速度．提出基于主组分分析(PCA)的WPNN简化向量损伤识别方法，分别用传统WPNN、主组分分析WPNN模型进行了钢框架结构的损伤识别研究．研究发现，基于PCA的WPNN网络规模大约为传统网络规模1／3的情况下，识别效果基本等同．

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