RBF神经网络及其在结构损伤识别中的应用研究

采用具有更好的仿生效果的径向基函数（RBF）网络对单处损伤结构及多处损伤结构的损伤程度，位置，区域，处数进行识别，网络学习方法选择了简单易行，精度高且运算速度快的正交最小二乘（OLS）法，通过实例对该方法进行了测试，并与BP网进行了比较，测试结果可验证：RBF网络及其OLS学习方法可以快速，有效，高精度地识别结构损伤状况。