姚娟
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
- 供职机构：沈阳建筑大学土木工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅高校重点实验室项目更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术更多>>
- 结构响应智能信息处理技术与可靠性评定
- 姜绍飞张春明张帅吕啸斐张宇兰国海许峰姚娟张勇强杜权
- 该成果是针对目前国内外大型结构健康监测系统海量的测量数据，如何有效地处理这些数据，进而对大型结构的工作状态与安全性评定中存在的技术难题展开的技术攻关，得到的成果具有很强的实用推广性和应用价值。 该成果不仅可以有效地处理...
- 关键词：
- 关键词：智能信息处理
- 基于粗集的PNN结构损伤识别方法被引量：2
- 2008年
- 目的为有效利用监测系统大量冗余、互补数据,对结构的工作状态展开评估.方法运用粗集进行属性约简达到海量数据的降维工作,进而提取有效的特征参数,运用概率神经网络(PNN)良好的处理噪声等不确定信息及概率推理能力,进行推理计算和损伤识别.结果对某12层钢筋混凝土框架不同噪声水平下的三种损伤模式进行了识别,识别精度均在85%以上,并与PNN损伤识别方法进行了比较,其识别精度高于PNN.结论提出了一种基于粗集与PNN的结构损伤识别新方法,该方法不仅可以降低数据的空间维数,减少冗余属性和不确定性,而且可以提高损伤识别精度.
- 姜绍飞姚娟
- 关键词：粗集属性约简损伤识别概率神经网络
- 基于粗集的结构损伤识别方法研究
- 大型结构健康监测系统的成功开发与应用,使得如何有效地利用米自监测系统大量冗余、互补的信息对结构的健康状况和损伤程度做出评估成为国内外研究的热点．本文由基本原理入手,将粗集、数据融合和概率神经网络有效地结合在一起,先用粗集...
- 姜绍飞姚娟
- 关键词：粗集损伤识别属性约简概率神经网络数据融合
- 文献传递
- 基于粗集与数据融合的结构损伤识别方法被引量：9
- 2009年
- 为了有效地利用结构健康监测系统冗余、互补的信息进行结构健康状况评估,该文提出了一种将粗集、数据融合和概率神经网络(PNN)有机地结合在一起的损伤识别新方法。它先用粗集进行属性约简来降低数据的空间维数,然后运用PNN进行融合计算来处理冗余、不确定信息,最后进行融合决策和损伤识别。在粗集属性约简过程中,提出了运用K-均值聚类的方法进行数据离散的处理方法。为了验证所提方法的有效性,对2个数值算例的多种损伤模式进行了识别,并与没有经过粗集处理的PNN损伤识别方法进行了比较。研究发现,该文所提方法不仅可以降低数据的空间维数,而且具有很高的损伤识别精度。
- 姜绍飞姚娟
- 关键词：属性约简概率神经网络数据融合
