基于多任务学习的结构损伤识别

来源 :南昌大学学报(工科版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:smilezhangnan
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利用信号特征自动学习和提取的特性,深度神经网络已被成功应用于基于振动的结构损伤定位或程度诊断。单一的损伤位置或损伤程度诊断网络虽分别能实现一定的诊断功能,但不同任务之间的相关信息没有得到充分利用;因此,将损伤定位任务和损伤程度诊断任务相结合,基于一维空洞卷积神经网络,提出了一个具有信号特征共享与反馈特性的多任务联合学习模型。框架结构的数值模拟和实验模型研究表明,与单任务模型相比,多任务模型能有效降低定位错误和损伤程度估计误差,且具有更好的泛化性。
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