[发明专利]基于深度极限学习机的结构损伤识别方法及系统在审
| 申请号： | 202210094937.4 | 申请日： | 2022-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN114462127A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 梁辰;张淏;解冰;马岚;刘朝泽;李竹涵 | 申请（专利权）人： | 梁辰 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中巡通大知识产权代理有限公司 11703 | 代理人： | 文骊鹍 |
| 地址： | 071000 河北省保定市*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度极限学习机的结构损伤识别方法及系统，该方法结合先进的信号处理技术、深度极限学习机和粒子群优化算法，建立了一个能够实现自适应超参数寻优、抗噪性能强和损伤识别鲁棒性强的结构损伤识别方法。采用先进的信号处理技术希尔伯特黄变换来减少测量造噪声对振动信号的影响，提高了损伤识别算法的抗噪性。采用粒子群优化算法对基于深度极限学习机的超参数进行优化，提升了结构损伤识别的精度。最后，使用十折交叉实验验证来测试损伤识别算法的性能，保证了损伤识别算法的鲁棒性。同时，通过不断将在线监测的结构损伤数据用于更新结构损伤识别数据集，实现了损伤识别精度的不断提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 极限 学习机 结构 损伤 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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