| 基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法 |
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| 引用本文： | 杨晓楠,姜绍飞,王金鱼.基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法[J].兰州理工大学学报,2005,31(3):123-126. |
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| 作者姓名： | 杨晓楠 姜绍飞 王金鱼 |
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| 作者单位： | 同济大学,结构工程与防灾研究所,上海,200092;沈阳建筑大学,土木工程学院,辽宁,沈阳,110168 |
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| 基金项目： | 国家“十五”科技攻关(2002BA806B4)，国家自然科学基金(50408033)，建设部科技项目(0221.3)，辽宁省自然科学基金(20022136) |
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| 摘 要： | 以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集，提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法．为了验证该方法的有效性，对钢框架进行了损伤识别研究，并考虑了随机噪声的影响．识别结果表明：WPNN抗噪声能力强，识别精度高，在结构损伤识别与在线检测方面具有潜力。
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| 关 键 词： | 多小波变换 能量特征 结构损伤识别 小波概率神经网络 框架结构 |
| 文章编号： | 1000-5889(2005)03-0123-04 |
| 修稿时间： | 2004年5月23日 |
Damage identification methods of wavelet probabilistic neural network based on energy features |
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| YANG Xiao-nan,JIANG Shao-fei,WANG Jin-yu.Damage identification methods of wavelet probabilistic neural network based on energy features[J].Journal of Lanzhou University of Technology,2005,31(3):123-126. |
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| Authors: | YANG Xiao-nan JIANG Shao-fei WANG Jin-yu |
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| Institution: | YANG Xiao-nan~1,JIANG Shao-fei~2,WANG Jin-yu~2 |
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| Abstract: | By combining wavelet energy feature vectors with probabilistic neural network (PNN) in noisy conditions,a new damage identification method called wavelet probabilistic neural network (WPNN) was proposed.Damage identification of a steel frame was utilized to illustrate the effect of this method,and the noise was also considered.The identification result showed that it has high identification accuracy and noise-resistant,being of potential in on-line structural damage detection. |
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| Keywords: | multi-wavelet transform energy feature structural damage identification wavelet probabilistic neural network steel frame |
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