| 基于归纳学习的结构损伤识别方法研究 |
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| 引用本文： | 饶文碧,谈怀江,Bostrom Henrik.基于归纳学习的结构损伤识别方法研究[J].西安交通大学学报,2005,39(2):142-145. |
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| 作者姓名： | 饶文碧 谈怀江 Bostrom Henrik |
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| 作者单位： | 1. 武汉理工大学计算机科学与技术学院,430070,武汉
2. 斯特哥尔摩大学与瑞典皇家工学院计算机与系统科学系,SE-16440,斯特哥尔摩,瑞典 |
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| 基金项目： | 湖北省自然科学基金资助项目(2001ABB078)，国家留学基金资助项目(22842170)，武汉市青年科技晨光计划资助项目(20015005039) |
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| 摘 要： | 采用归纳学习方法来识别结构损伤．首先，通过对经典的决策树算法和序列覆盖算法进行结合与改进，得到一种高效且代价又小的归纳学习算法(RAC)，同时引入装袋算法产生多个分类法，并用它们进行类预测，而且使用选票策略得出最佳类预测．其次，用正交最小二乘迭代算法作为径向基函数(RBF)神经网络的学习方法，通过“信息一贡献”准则进行正交变换来优选中心．最后，对上述归纳学习方法用于梁结构损伤定位的效果进行了实验评估．结果表明，对于RAC算法和生成分类法的数目分别为10和50情况下的装袋算法，当损伤样本被噪声污染程度在100％时，识别精度均可达到90％以上，而对于RBF神经网络算法，只有当损伤样本被噪声污染程度小于70％时，识别精度才可达到90％以上。
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| 关 键 词： | 结构损伤识别 规则归纳学习 装袋学习算法 神经网络 |
| 文章编号： | 0253-987X(2005)02-0142-04 |
| 修稿时间： | 2003年3月9日 |
Detection of Structural Damage by Inductive Learning Methods |
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| Rao Wenbi,Tan Huaijiang,Bostrom Henrik.Detection of Structural Damage by Inductive Learning Methods[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2005,39(2):142-145. |
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| Authors: | Rao Wenbi Tan Huaijiang Bostrom Henrik |
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| Institution: | Rao Wenbi~1,Tan Huaijiang~1,Bostrom Henrik~2 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | structural damage detection rule inductive learning bagging learning algorithm neural network |
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