基于模糊神经网络和证据理论的结构损伤识别新方法

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为了有效利用结构健康监测系统中的多源不确定数据,提高损伤识别的正确率,通过构造模糊神经网络(FNN)分类器,提出了一种新的概率赋值函数构造方法和数据融合损伤识别新方法.该损伤识别方法先对数据预处理,提取有效的特征参数,接着将它作为FNN的输入,构造FNN分类器,最后运用数据融合中的D-S证据理论计算出融合决策结果.为了验证所提方法的有效性,通过一个七层剪切型框架结构的数值模型,分别用单一FNN分类器和数据融合损伤识别方法进行了损伤识别和比较.研究结果表明,本文所提方法比单一决策结果更准确,具有更高的可靠度
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