【摘 要】
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震害资料表明,相对于普通类型地震动,结构在脉冲型地震动作用下更易发生严重破坏。为避免人工选取脉冲型地震动的主观性误差,定量识别脉冲型地震动已成为地震工程和土木工程领域的重点研究问题。鉴于卷积神经网络在人工视觉模拟领域的突出性能,为克服传统方法在脉冲型地震动识别领域参数不统一、识别结果相矛盾等问题,本文基于卷积神经网络探索出一种新型的脉冲型地震动识别方法。本文主要包括以下几个方面的研究内容:（1）为
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“基于小波多分辨分析方法的位移设计谱研究”（51908169）；
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震害资料表明,相对于普通类型地震动,结构在脉冲型地震动作用下更易发生严重破坏。为避免人工选取脉冲型地震动的主观性误差,定量识别脉冲型地震动已成为地震工程和土木工程领域的重点研究问题。鉴于卷积神经网络在人工视觉模拟领域的突出性能,为克服传统方法在脉冲型地震动识别领域参数不统一、识别结果相矛盾等问题,本文基于卷积神经网络探索出一种新型的脉冲型地震动识别方法。本文主要包括以下几个方面的研究内容:（1）为获取训练卷积神经网络中的权重系数,以构建稳健的网络结构,本文首先基于4种前人提出的脉冲型地震动定量识别方法选取一组典型的脉冲型地震动数据。鉴于实际的脉冲型地震动数据较少,为形成一组完备的训练数据,基于所选典型脉冲型地震动的特征,并基于Kanai-Tajimi谱模型人工生成与实际脉冲型地震动特征相近的模拟数据。（2）为获取最优的网络结构形式和数据输入格式,本文对比分析了11种典型卷积神经网络在脉冲型地震动识别中的特性,最后选用性能最优的Inception V3进行脉冲识别。鉴于脉冲型地震动的小波系数图显著区别于非脉冲型地震动对的小波系数图,本文的输入数据为地震动的小波系数图二维彩色图像。本文系统讨论了参与计算小波系数图的有效时程长度、二维图像的格式等对识别结果的影响。（3）为验证本文方法的准确性和稳定性,本文系统对比了近两年提出的四种新型脉冲识别算法与本文模型对相应数据集的分类表现,根据重现率以及矛盾样本的进一步分析的结果表明,本文模型能够有效提取数据特征并准确稳定地识别地震动类别。
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