【摘 要】
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锚杆在桥梁、隧道、建筑等方面应用越来越广泛。在施工的过程中,由于地质条件、材料和施工等因素的影响,锚固系统会产生许多缺陷。这些缺陷都会对锚杆的寿命和安全性能造成影
【机 构】
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石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北省发展与改革委员会
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锚杆在桥梁、隧道、建筑等方面应用越来越广泛。在施工的过程中,由于地质条件、材料和施工等因素的影响,锚固系统会产生许多缺陷。这些缺陷都会对锚杆的寿命和安全性能造成影响,所以对锚杆的缺陷识别是一项很有价值的研究。人工神经网络作为一个智能的分类器,可以对锚杆的缺陷进行识别分类,提出一种自适应阈值前馈神经网络修剪算法,其实质是通过判断隐含层神经元在学习过程中对输出的贡献值,利用显著性指数作为指标来删除网络中的冗余节点,实现网络结构的动态优化调整。结果表明,该方法能够降低网络结构的复杂度,同时提高了锚杆缺陷分类识别
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