基于遗传算法和模糊神经网络的结构健康监测研究

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本文较全面的评述了基于智能算法的结构健康监测方法,详细介绍了神经网络在结构健康监测中的应用模型,指出了单独使用神经网络技术存在的缺点。在前人工作的基础上,引入遗传算法和模糊理论作为优化工具,将遗传算法、模糊理论和神经网络技术相互结合,构建了新型神经网络的训练算法并用于结构健康监测研究。改进了RBF (Radial Base Function,简称RBF)神经网络的训练算法,即用混合递阶遗传算法对其训练,该算法将递阶遗传算法和最小二乘法的优点结合在一起,能够同时确定RBF网络的结构和参数,并编制了基于
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