文件名称：基于WPNN与数据融合的损伤检测方法 (2005年)
文件大小：1.15MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-07 13:34:22
自然科学 论文
目的 为了有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息，对复杂结构的健康状况进行诊断进而提高确诊率。方法 利用概率神经网络（PNN）的贝叶斯推理与诊断能力及多传感器数据融合原理，将神经网络与数据融合有机结合，使两者优势互补，提出了复杂结构损伤检测技术及其在多层框架结构中损伤检测及诊断中的应用。结果 提出了基于小波概率神经网络（WPNN）与数据融合的损伤检测方法。结论 基于WPNN与数据融合的损伤检测方法是可行的、有效的。