【摘 要】
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结构损伤识别和安全性评定对于保证重大土木工程结构的正常使用、保障人民生命财产的安全具有极其重要的意义,已经成为当前国内外研究的热点问题.多层框架结构是当前公共建筑
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结构损伤识别和安全性评定对于保证重大土木工程结构的正常使用、保障人民生命财产的安全具有极其重要的意义,已经成为当前国内外研究的热点问题.多层框架结构是当前公共建筑的主要结构形式,因此研究多层框架结构的损伤识别问题更具有实际意义.由于概率神经网络(PNN)以贝叶斯概率方法描述测量数据,因而PNN在有噪声条件下的结构损伤检测具有巨大潜力.而PNN由于输入数据的庞大和冗余严重限制了网络的泛化能力,针对PNN在有噪声情况下进行结构损伤检测时输入矢量数目大,匹配模式多,训练时间长的缺点,提出了运用主组分分析法来处理数据的概率神经网络进行损伤检测方法.研究发现,运用该方法进行损伤检测,不仅输入矢量数目和训练时间少于未简化的PNN,而且可以极大地提高损伤识别的识别精度.
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