基于概率神经网络分类器的数据融合损伤检测方法
Data-fusion damage detection approach based on probabilistic neural network classifier作者机构：福州大学土木工程学院福州350002 沈阳建筑大学土木学院沈阳110168
出 版 物：《计算力学学报》 (Chinese Journal of Computational Mechanics)
年 卷 期：2008年第25卷第5期
页 面：700-705页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081402[工学-结构工程] 081304[工学-建筑技术科学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程]
基 金：国家自然科学基金(50408033) 辽宁高等学校优秀人才计划项目(RC-05-16) 福建高等学校新世纪优秀人才计划项目 福建省教育厅重点资助项目
主 题：损伤检测 数据融合 小波能量特征 特征提取 概率神经网络
摘 要：为了有效地利用来自大型结构健康监测系统大量冗余、互补的信息进行结构健康状况评估,本文从数据融合的基本原理入手,将小波分析、概率神经网络和数据融合等技术有机地结合起来,提出了一种5阶段的决策级数据融合损伤检测新方法,最后用2个数值算例验证了方法的有效性,并探讨了测量噪声对损伤识别的影响。研究结果表明,所提出的方法是可行、有效的。
维普期刊数据库
同方期刊数据库