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姜绍飞
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期刊论文
基于模糊神经网络和证据理论的结构损伤识别新方法
地震工程与工程振动，2008，28（4）：139～145，-0001，（）：
摘要/描述
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D2S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。
【免责声明】以下全部内容由[姜绍飞]上传于[2010年12月13日 10时44分36秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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