[发明专利]基于物理驱动自编码器神经网络的结构参数识别方法有效
| 申请号： | 202111176743.0 | 申请日： | 2021-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN113743595B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 方圣恩;郭新宇 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06N3/0455 | 分类号： | G06N3/0455;G06N3/06;G06N3/084;G06F30/23 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈鼎桂;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于物理驱动自编码器神经网络的结构参数识别方法，包括以下步骤：步骤S1:获取待识别参数，并预设待识别参数的区间；步骤S2:在预设待识别参数的区间内选出参数样本点，并通过有限元计算对应的频响函数；步骤S3:将频响函数置信准则作为物理驱动项集成到自编码器神经网络的损失函数表达式中，训练该神经网络；步骤S4:提取自编码器神经网络中的编码部分作为全连接神经网络的输入层，并训练全连接神经网络；步骤S5:将实测频响函数先通过自编码器神经网络进行编码降维，再将编码数据带入全连接神经网络即可完成参数识别。本发明能够有效剔除异常解，加快神经网络的收敛速度，提高预测的准确性和合理性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 物理 驱动 编码器 神经网络 结构 参数 识别 方法 | ||
【主权项】：
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