【摘 要】
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支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，能够较好的解决小样本的学习问题。介绍了支持向量机分类和回归算法，将其应用于梁结构的损伤诊断中。以曲率模态参数作为损伤
【机 构】
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上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50335030）
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支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，能够较好的解决小样本的学习问题。介绍了支持向量机分类和回归算法，将其应用于梁结构的损伤诊断中。以曲率模态参数作为损伤识别指标，提出了基于支持向量机的结构损伤位置两步识别方法：首先根据支持向量机分类算法的概率估计找到可能的损伤位置，重新构造训练样本；然后利用支持向量机回归算法计算精确的损伤位置。通过对悬臂梁仿真计算进行了验证，结果表明：支持向量机在结构损伤诊断领域中具有较好的应用前景。
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