【摘 要】
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目的基于自适应共振理论,提出一种基于ART2神经网络的结构损伤识别方法,以实现结构损伤识别的自主学习.方法采用一种改进算法来解决ART2方法中对输入矢量必须是非负实数的要
【机 构】
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沈阳建筑大学理学院,大连理工大学海岸及近海工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金，辽宁省科技计划，辽宁省科技计划
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目的基于自适应共振理论,提出一种基于ART2神经网络的结构损伤识别方法,以实现结构损伤识别的自主学习.方法采用一种改进算法来解决ART2方法中对输入矢量必须是非负实数的要求,并通过主成分分析方法对网络的输入矢量进行降维处理.结果通过对健康监测基准问题模型的计算表明,所采用的改进算法使得网络的输入扩展到整个实数域,且主成分分析方法有效地降低了输入矢量的维数,减少了网络的学习训练时间,从而提高了网络的泛化和判别决策能力.结论基于ART2神经网络的结构损伤识别方法具有自组织、反馈式增量学习机能,能够在不破坏原有
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