【摘 要】
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随着大跨度悬索、斜拉桥的增加,保障桥梁安全、降低维护费用成为交通管理以及政府部门关注的问题.针对损伤样本难以获得的实际情况,将桥梁状态监测问题作为模式识别中的'
【机 构】
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五邑大学信息学院,香港理工大学土木及结构工程学系
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随着大跨度悬索、斜拉桥的增加,保障桥梁安全、降低维护费用成为交通管理以及政府部门关注的问题.针对损伤样本难以获得的实际情况,将桥梁状态监测问题作为模式识别中的'一类学习'问题处理.桥梁模式特征获取过程是'只有输出响应'的系统辨识问题,考虑到监测系统需要在线工作的特点,提出运用概念直观、结果可靠且便于自动实现的CMIF系统辨识方法作为获取模式特征的工具.为了获得足够敏感的异常报警判别函数,采用了基于支持向量机的一类学习算法,这种方法在得到很高灵敏性的同时,可以方便地权衡敏感性
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