RBF神经网络及其在结构损伤识别中的应用研究

作     者：饶文碧 吴代华 

作者机构：武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430070 武汉理工大学理学院武汉430070 

基　　金：湖北省自然科学基金 (2 0 0 1ABB0 78) 武汉市青年科技晨光计划项目 (2 0 0 15 0 0 5 0 39)资助 

出 版 物：《固体力学学报》 (Chinese Journal of Solid Mechanics)

年 卷 期：2002年第23卷第4期

页      码：477-482页

摘      要：采用具有更好的仿生效果的径向基函数 (RBF)网络对单处损伤结构及多处损伤结构的损伤程度、位置、区域、处数进行识别 ,网络学习方法选择了简单易行、精度高且运算速度快的正交最小二乘 (OLS)法 .通过实例对该方法进行了测试 ,并与BP网进行了比较 .测试结果可验证 :RBF网络及其OLS学习方法可以快速、有效、高精度地识别结构损伤状况 .

主 题 词：应用研究 RBP神经网络 OLS学习方法 结构损伤识别 结构设计 正交最小二乘法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.0254-7805.2002.04.015

馆 藏 号：203398137...