斜拉桥检测分析研究对于这类大型桥梁的养管、维修、监测及结构设计有着十分重要的作用。用振动法对桥梁的无损检测是桥梁检测研究的热点，而损伤识别问题是其中一个有待解决的问题，难点是对这类损伤的逆问题的解答往往不是唯一的。采用模糊分类分析方法更能解决损伤预测等方面的问题，人工神经网络是一门新兴的边缘和交叉学科，这种由大量神经元互联组成的非线性大规模动力系统所具有的再学习能力、非线性、容错性及大规模并行处理等特点在解决上述问题中有着很大的优势。本文在详细分析斜拉桥结构特点、斜拉桥检测方法、结构损伤识别的基本理论及人工神经网络基本理论的基础上提出了斜拉桥检测的人工神经网络模型，用MATALAB语言，并通过工程实例中的检测数据对网络训练，取得了较满意的网络输出结果，显示出人工神经网络在工程实际应用中的影响及广阔的前景。