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基于归纳学习的结构损伤识别方法研究
被引量：
2
1
作者
饶文碧
谈怀江
Bostrom Henrik
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期142-145,共4页
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,...
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 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
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职称材料
题名
基于归纳学习的结构损伤识别方法研究
被引量：
2
1
作者
饶文碧
谈怀江
Bostrom Henrik
机构
武汉理工
大学
计算机
科学
与技术
学院
斯特哥尔摩大学与瑞典皇家工学院计算机与系统科学系
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期142-145,共4页
基金
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)
文摘
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 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.
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
Keywords
Failure analysis
Learning algorithms
Learning systems
Neural networks
Pattern recognition
分类号
TP339 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于归纳学习的结构损伤识别方法研究
饶文碧
谈怀江
Bostrom Henrik
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
2
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参考文献
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