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桥梁结构健康监测中对于桥梁状态的判断主要依赖对桥梁上的传感器数据的分析和判断。由于长期监测中环境的影响,日常的采集信号数据会含有大量的噪声数据,这会对桥梁结构健康状态的判断造成很大的影响。利用卷积网络模型对传感器数据进行有监督的分类学习,能够不需要对原始信号数据进行降噪过滤处理和经验模型判断,由训练好的模型计算获得测试结果与实际结果一致,所以卷积神经网络在桥梁结构健康系统中对于桥梁状态判断是一种有效的方法。