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基于位置和程度指标的结构损伤识别研究 被引量:5
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作者 金虎 楼文娟 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期1393-1398,共6页
为提高结构损伤识别的精度,提出基于动、静态数据融合的位置指标和完全基于频率的位置指标,并采用学习速率自适应调整的新型BP神经网络学习算法,其特点是在网络迭代过程中根据网络学习误差来调整学习速率的取值,该方法有效地克服了传统B... 为提高结构损伤识别的精度,提出基于动、静态数据融合的位置指标和完全基于频率的位置指标,并采用学习速率自适应调整的新型BP神经网络学习算法,其特点是在网络迭代过程中根据网络学习误差来调整学习速率的取值,该方法有效地克服了传统BP网络学习过程中容易陷入局部极小和收敛速度慢、学习效率不高的缺点,进一步讨论了参数输入方式对网络识别效果的影响,分别采用两步诊断法和一步诊断法进行损伤识别.结果显示,两步诊断法对损伤位置和程度的识别正确率较高,而一步诊断法识别效果却不令人十分满意;减少位置指标和程度指标的输入个数对损伤识别结果有显著的影响. 展开更多
关键词 损伤识别 数据融合 位置指标 程度指标 自适应BP网络
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基于位置和程度指标的结构损伤识别研究
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作者 金虎 楼文娟 《工程质量》 2006年第11期64-64,共1页
为提高结构损伤识别的精度,提出基于动、静态数据融合的位置指标和完全基于频率的位置指标,并采用学习速率自适应调整的新型BP神经网络学习算法,其特点是在网络迭代过程中根据网络学习误差来调整学习速率的取值。该方法有效地克服了... 为提高结构损伤识别的精度,提出基于动、静态数据融合的位置指标和完全基于频率的位置指标,并采用学习速率自适应调整的新型BP神经网络学习算法,其特点是在网络迭代过程中根据网络学习误差来调整学习速率的取值。该方法有效地克服了传统BP网络学习过程中容易陷入局部极小和收敛速度慢、学习效率不高的缺点,进一步讨论了参数输入方式对网络识别效果的影响,并分别采用两步诊断法和一步诊断法进行损伤识别。 展开更多
关键词 结构损伤识别 位置指标 网络学习算法 自适应调整 学习速率 BP网络 数据融合 学习误差
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几种模糊排序方法
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作者 张崇高 《石油大学学报(自然科学版)》 CSCD 1991年第6期100-107,共8页
以位置指标概念为基础,建立了一些模糊排序方法。在建立过程中先制作成位置调整法,再把样本距离和样本相似系数应用于线性序中而形成最小距离法和最大相关法。把Blin的竞赛矩阵用位置指标表示出来可得到以位置指标为基础的Blin法。综合B... 以位置指标概念为基础,建立了一些模糊排序方法。在建立过程中先制作成位置调整法,再把样本距离和样本相似系数应用于线性序中而形成最小距离法和最大相关法。把Blin的竞赛矩阵用位置指标表示出来可得到以位置指标为基础的Blin法。综合Blin法和二元对比法建立起Blin-二元对比法。 展开更多
关键词 模糊排序 位置指标 线性次序 Blin-二元对比法
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