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基于支持向量机的结构损伤识别研究
  • ISSN号：2095-1922
  • 期刊名称：《沈阳建筑大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TU3[建筑科学—结构工程]
  • 作者机构：[1]福州大学土木工程学院
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(50878057); 国家“十二五”科技支撑计划(2012BAJ14B05); 高等学校博士点基金项目(20093514110005)
作者： 吴思瑶[1], 姜绍飞[1], 傅大宝[1]
关键词： 支持向量机, 损伤识别, 核函数, 参数选择
中文摘要：

支持向量机(SVM)是一种针对分类和回归问题的统计学习理论,能有效地解决模式识别中的分类问题。该文提出了基于支持向量机的结构损伤识别方法:以归一的频率变化比(NFCR)和归一的损伤指标(NDSI)作为特征参数,训练支持向量机进行损伤识别。用一个12层钢混框架有限元数值模型进行验证,同时分析了影响SVM模型性能的主要因素。结果表明,本文提出的方法具有较高的损伤识别能力,而核参数的选择对识别精度有较大影响。

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期刊信息
  • 《沈阳建筑大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:辽宁省教育厅
  • 主办单位:沈阳建筑大学
  • 主编：吴玉厚
  • 地址：沈阳市浑南新区浑南东路9号
  • 邮编：110168
  • 邮箱：xuebao@sjzu.edu.cn
  • 电话：024-24692875
  • 国际标准刊号：ISSN：2095-1922
  • 国内统一刊号：ISSN：21-1578/TU
  • 邮发代号:8-44
  • 获奖情况:
  • 曾获得中国高校科技期刊一等奖、辽宁省一级期刊、...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:7281