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目的有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息，进而提高复杂结构健康状况的正确诊断率.方法将BP神经网络与数据融合理论中的证据理论有机融合，提出一种决策级数据融合损伤识别新方法.为了验证所提方法的有效性，用1栋7自由度剪切型建筑模型的6种损伤进行了检验.结果研究发现，将BP网络和D-S证据理论相结合的综合诊断模型，可以有效地提高一些损伤模式的诊断率，具有良好的适应性.结论笔者所提方法优于单一信息建立模型的识别能力，表明它具有较好的容错性和识别精度，用于健康监测和损伤检测是可行的、有效的.