【摘 要】
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概率神经网络(PNN)以贝叶斯概率的方法描述测量数据,因而PNN在有噪声条件下的结构损伤检测方面具有巨大潜力.与此同时,PNN的网络规模随着训练样本的增加而增大,这极大地降低
【基金项目】
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国家科技攻关项目，建设部科研项目，教育部留学回国人员科研启动基金，辽宁省自然科学基金，香港研究资助局资助项目
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概率神经网络(PNN)以贝叶斯概率的方法描述测量数据,因而PNN在有噪声条件下的结构损伤检测方面具有巨大潜力.与此同时,PNN的网络规模随着训练样本的增加而增大,这极大地降低了网络运行速度.基于此,本文提出了基于主组分分析(PCA)的PNN损伤定位方法,分别用传统PNN(TPNN)、主组分分析PNN(PCAPNN)和自适应PNN(APNN)三种模型进行了悬索桥的损伤定位研究.研究发现,APNN的识别精度最好,PCAPNN次之,TPNN最差.但APNN需要很长的训练时间,网络规模较大;其他两个网络几乎不需要
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