吉林大学学报(工学版) ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (增刊2): 413-0416.

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基于小波神经网络的简支梁桥损伤识别

刘仁云1,于繁华2,刘军2   

  1. 1.长春师范学院 数学学院|长春 130032|长春师范学院 计算机科学与技术学院|长春 130032
  • 收稿日期:2009-03-01 出版日期:2009-09-30 发布日期:2009-09-30
  • 通讯作者: 于繁华(1970-),男,教授.研究方向:智能计算及应用.E-mail:ccsyyfh@163.com E-mail:ccsyyfh@163.com
  • 作者简介:刘仁云(1968-)|女|副教授|博士.研究方向:计算智能及应用.E-mail:ccrenyun0807@yahoo.com.cn
  • 基金资助:

    吉林省教育厅“十一五”科学技术研究项目(吉教科合字\[2007\]第171号)

Damage detection for simply supported beam based on wavelet neural network

LIU Ren-yun 1, YU Fan-hua2, LIU Jun2   

  1. 1. School of Mathematics, Changchun Normal University, Changchun 130032, China;2. School of Computer Science &|Technology, Changchun Normal University, Changchun 130032, China
  • Received:2009-03-01 Online:2009-09-30 Published:2009-09-30

摘要:

针对小波神经网络对一维信号逼近能力强的特点,利用灰色理论中的关联分析法,对结构损伤特征参数和损伤指标进行灰关联分析,将所获得的参数间关联度作为把结构动态特征参数整合为一维输入量的权值,进而提出了基于灰色关联分析的小波神经网络模型。为提高网络的收敛能力和逼近效果,应用局部学习策略改进了小波神经网络的学习算法。仿真结果表明,利用上述方法进行结构损伤识别,识别结果明显优于传统的神经网络模型。

关键词: 计算机网络, 小波神经网络, 损伤识别, 灰色关联分析, 局部学习策略

Abstract:

The wavelet neural network(WNN) is applied in many fields for its advantages of fast convergence,simple structure and computation since it has been presented. According to its strongly approaching ability to single dimensional signals, the Grey Relevancy Analysis theory is adapted to analyze the characteristic parameters and damage index of structural damage. The obtained relevancy degree of parameters is regarded as characteristic parameters of dynamic structure, and is transformed into weight value of singledimension input. Furthermore, the WNN model is presented with the Grey Relevancy Analysis. In order to improve the convergence ability and approaching effect, the study algorithm of WNN is ameliorated by local study policy. The simulation result indicates that the proposed method is superior to traditional Neural Network model.

Key words: computer network, wavelet neural network(WNN), damage detection, grey relevancy analysis, local study policy

中图分类号: 

  • TU312
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