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在結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中的比較研究歸納的學(xué)習(xí)方法
摘要 結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別是一個(gè)熱門的研究課題。
一些歸納學(xué)習(xí)方法已經(jīng)被使用來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。
在這篇文章中，采用分治法（DAC）、變治法（SAC）、裝袋學(xué)習(xí)算法（Bagging）、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN）四種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)對(duì)混凝土懸臂梁進(jìn)行損傷位置的研究。
結(jié)果顯示歸納學(xué)習(xí)方法特別是裝袋學(xué)習(xí)方法在噪聲程度超過(guò)50%時(shí)明顯好于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。
關(guān)鍵字 結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別 分治法 變治法 裝袋學(xué)習(xí)算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1 引言土木工程結(jié)構(gòu)如房屋建筑、橋梁、海洋平臺(tái)等由于地震、火災(zāi)、颶風(fēng)等自然災(zāi)害或長(zhǎng)期作用的疲勞、腐蝕等原因而產(chǎn)生不同程度的損傷，結(jié)構(gòu)損傷經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的累積必然會(huì)導(dǎo)致結(jié)構(gòu)發(fā)生破壞或使用性能降低。
因此，及早的發(fā)現(xiàn)建筑結(jié)構(gòu)中所存在的損傷，對(duì)其發(fā)生的程度及位置進(jìn)行分析識(shí)別成了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界、工程界極為關(guān)注的重大研究課題[1]。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能發(fā)展中一個(gè)十分活躍的領(lǐng)域。
機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展極為迅速，應(yīng)用亦日益廣泛，出現(xiàn)了很多優(yōu)秀的學(xué)習(xí)算法。
近年來(lái)出現(xiàn)了一些使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)損傷的程度和位置，通常這些方法不僅能夠處理健康數(shù)據(jù)，而且對(duì)有噪聲、不確定或不完整的信息有很精確的預(yù)測(cè)性。
以前的研究大都是使用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，并取得了不錯(cuò)的效果。
但是，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法也有一些缺點(diǎn)，如不易用它的權(quán)重層和晦澀的轉(zhuǎn)化來(lái)解釋結(jié)果模型，而且使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法需要較長(zhǎng)的學(xué)習(xí)時(shí)間，當(dāng)數(shù)據(jù)很大時(shí)，性能可能出現(xiàn)問(wèn)題[2]。
本文中，我們先介紹分治法（DAC）、變治法（SAC）、裝袋學(xué)習(xí)算法（Bagging）、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN）四種歸納學(xué)習(xí)方法，并通過(guò)這四種方法對(duì)一混凝土懸臂梁進(jìn)行損傷位置的識(shí)別。
2 學(xué)習(xí)和識(shí)別方法2.1 分治法（Divid-and-Conquer, DAC）分治法（Divid-and-Conquer, DAC）也叫做遞歸劃分(Recursive Partitioning, RP)，它能夠分級(jí)構(gòu)造有組織的規(guī)則（決策樹(shù)）。
分治法的基本思想是將一個(gè)規(guī)模為n的問(wèn)題分解為k個(gè)規(guī)模較小的子問(wèn)題，這些子問(wèn)題互相獨(dú)立且與原問(wèn)題相同。
遞歸地解決這些子問(wèn)題，然后將各子問(wèn)題的解合并得到原問(wèn)題的解[3]。
它的一般的算法設(shè)計(jì)模式如下：divide-and-conquer(P){if(|P|
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