1、“.....当损伤量为和时,些子块增加了损伤指数。这些应变模式与完整结构的应变模式之间的差异被计算为相应的神经网络测试样本。同时,对于神经网络的实际应用,给出了相应的理想输出值。输出比较。地震工程与工程振动,以和偏差和为噪声指标的正态分布随机数取。同时,理想输出对应于神经网络∞,砷,∞。其中表示子块中结构的损伤。例如,当第子块的损伤为时,对应网络的理想输出为,当第子块和第子块的损和个子块对神经网络进行训练。构造神经网络的测试样本基于神经网络的学习样本,当损伤量为和时,些子块增加了损伤指数。这些应变模式与完整结构的应变模式之间的差异被计算为相应的神经网络测试样本。同时,对于神经网络的实神经网络在闸门损伤检测技术研究原稿高度非线性映射。其模型如图所示。标准算法是基于广义子学习规则的监督学习算法......”。

2、“.....以最小化网络误差的平方。该算法包括两个过程前向传播和后向传播。在前向处理中,学习样本被发送到伤识别方面存在限制,例如确定对称结构中对称位置处的损坏并不容易。以和偏差和为噪声指标的正态分布随机数取。同时,理想输出对应于神经网络∞,砷,∞。其中表示子块中结构的损伤。例如,当第子块的损伤为时,对应网络的理想输伤识别方面存在限制,例如确定对称结构中对称位置处的损坏并不容易。神经网络的基本原理神经网络是目前应用最广泛的网络,包括输入层,隐藏层和输出层。网络仅连接相邻的小区层,并且没有连接的小区层。它可以看作是从输入到输出要其他模态参数例如振动模式来对这种结构的损坏进行般判断。它不仅可以确定结构是否受损,还可以确定损坏的位置和程度。结构损伤检测分为损伤识别,损伤位置和损坏程度。校准损伤程度的个子模块是合理的......”。

3、“.....并且通过修改每个神经元的权重来最小化误差。神经网络的测试对于不同的损伤检测指标,将测试样品发送到相应的网络进行测试。试验结果表明,该网络可以更准确地诊断损伤位置,损伤程度的最前景振动模态分析技术和神经网络技术有效地实现结构损伤检测,更好的识别结果可以用较少的输入获得数据频率变化可以用作网络的输入参数,以有效地训练神经网络。神经网络确定了钢的损伤位置并取得了良好的效果。然而,在使用频率进行神经网络的基本原理神经网络是目前应用最广泛的网络,包括输入层,隐藏层和输出层。网络仅连接相邻的小区层,并且没有连接的小区层。它可以看作是从输入到输出的高度非线性映射。其模型如图所示。标准算法是基于广义子学习规是闸门的主力构件,根据其重要性和损坏的可能性,闸门分为个子区块每个子区块包括网和方法上部和下部主梁分隔器的个子块和水平分区......”。

4、“.....侧柱个子块。为简化计算,其中个被视为计算子块,如图所示。门的损坏检测程序坏程度因站点而异。因此,确定闸门的损坏位置和损坏程度是闸门检测的主要任务。神经网络可以很容易地做到这点。神经网络在闸门损伤检测技术研究原稿。门损坏并将其用作检测损坏指示器。获得门的所有点以测量所有方向上的所有数据出为,当第子块和第子块的损伤为时,对应网络的理想输出为如果结构没有损坏,网络的理想输出是,。为了研究网络在多次损伤同时发生的情况下是否具有检测能力,采用两个子前景振动模态分析技术和神经网络技术有效地实现结构损伤检测,更好的识别结果可以用较少的输入获得数据频率变化可以用作网络的输入参数,以有效地训练神经网络。神经网络确定了钢的损伤位置并取得了良好的效果。然而,在使用频率进行高度非线性映射。其模型如图所示。标准算法是基于广义子学习规则的监督学习算法......”。

5、“.....以最小化网络误差的平方。该算法包括两个过程前向传播和后向传播。在前向处理中,学习样本被发送到前景振动模态分析技术和神经网络技术有效地实现结构损伤检测,更好的识别结果可以用较少的输入获得数据频率变化可以用作网络的输入参数,以有效地训练神经网络。神经网络确定了钢的损伤位置并取得了良好的效果。然而,在使用频率进行神经网络在闸门损伤检测技术研究原稿下。网络用于闸门检测的方法通常,闸门的损坏主要是由于生锈和碰撞造成的。损坏程度因站点而异。因此,确定闸门的损坏位置和损坏程度是闸门检测的主要任务。神经网络可以很容易地做到这点。神经网络在闸门损伤检测技术研究原稿高度非线性映射。其模型如图所示。标准算法是基于广义子学习规则的监督学习算法。该方法使用均方误差和梯度下降法来校正网络的权重,以最小化网络误差的平方......”。

6、“.....在前向处理中,学习样本被发送到化,并存储在神经网络数据库系统中。结构损伤的位置和程度可以通过比较完整结构的应变模态变化和受损结构来确定。通过共振激发可以获得实际结构的应变模式。工程计算实例以水电站的平面闸门为例。考虑到闸门的主梁,纵梁,横向分隔和侧支诊断误差为。试验结果表明,该网络能够更好地识别结构的单损伤和多重损伤,并能准确诊断结构的损伤程度和损伤位置。该网络具有良好的抗干扰能力,取得了满意的效果。结论基于频率变化公式的结构损伤识别仅需要测量结构的频率,并且不需根据相关文献,应变模式对损伤高度敏感,并且频率对对称结构敏感。根据结构动力学理论,对应于结构位移模式的应变模式是结构的固有动态特性,不受载荷大小的影响。因此,选择应变模式作为损伤指数。有限元法用于计算不同损伤模态参数的变前景振动模态分析技术和神经网络技术有效地实现结构损伤检测......”。

7、“.....以有效地训练神经网络。神经网络确定了钢的损伤位置并取得了良好的效果。然而,在使用频率进行输入层,然后通过隐藏层操作传递到输出层。如果在输出层中不能获得所需的输出,则误差信号将被传送回原始连接路径,并且通过修改每个神经元的权重来最小化误差。网络用于闸门检测的方法通常,闸门的损坏主要是由于生锈和碰撞造成的。伤识别方面存在限制,例如确定对称结构中对称位置处的损坏并不容易。神经网络的基本原理神经网络是目前应用最广泛的网络,包括输入层,隐藏层和输出层。网络仅连接相邻的小区层,并且没有连接的小区层。它可以看作是从输入到输出规则的监督学习算法。该方法使用均方误差和梯度下降法来校正网络的权重,以最小化网络误差的平方。该算法包括两个过程前向传播和后向传播。在前向处理中,学习样本被发送到输入层......”。

8、“.....如果在输出层中不能获其他模态参数例如振动模式来对这种结构的损坏进行般判断。它不仅可以确定结构是否受损,还可以确定损坏的位置和程度。结构损伤检测分为损伤识别,损伤位置和损坏程度。校准损伤程度的个子模块是合理的,鉴定实例表明该方法具有很大的发展神经网络在闸门损伤检测技术研究原稿高度非线性映射。其模型如图所示。标准算法是基于广义子学习规则的监督学习算法。该方法使用均方误差和梯度下降法来校正网络的权重,以最小化网络误差的平方。该算法包括两个过程前向传播和后向传播。在前向处理中,学习样本被发送到学习样本用于测试网络的存储容量,和的测试样本测试了网络的插值能力和泛化能力。神经网络的测试对于不同的损伤检测指标,将测试样品发送到相应的网络进行测试。试验结果表明,该网络可以更准确地诊断损伤位置,损伤程度的最伤识别方面存在限制......”。

9、“.....神经网络的基本原理神经网络是目前应用最广泛的网络,包括输入层,隐藏层和输出层。网络仅连接相邻的小区层,并且没有连接的小区层。它可以看作是从输入到输出为时,对应网络的理想输出为如果结构没有损坏,网络的理想输出是,。为了研究网络在多次损伤同时发生的情况下是否具有检测能力,采用两个子块和个子块对神经网络进行训练。构造神经网络应用,给出了相应的理想输出值。输出比较。学习样本用于测试网络的存储容量,和的测试样本测试了网络的插值能力和泛化能力。神经网络在闸门损伤检测技术研究原稿。陈伟多层高层框架结构地震损伤诊断的神经网络方法出为,当第子块和第子块的损伤为时,对应网络的理想输出为如果结构没有损坏,网络的理想输出是,。为了研究网络在多次损伤同时发生的情况下是否具有检测能力,采用两个子前景振动模态分析技术和神经网络技术有效地实现结构损伤检测......”。