排序方式: 共有2条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1
1.
2.
为了提取有效的损伤特征并提出实用的损伤识别方法,本文利用核主元分析(KPCA)良好的非线性特征提取和支持向量机(SVM)在非线性映射、分类方面的优秀性能,提出了一种基于非线性特征提取的支持向量机损伤识别方法.首先采用粒子群算法(PSO)来优化KPCA的核参数,然后运用优化后的KPCA进行损伤特征提取,最后用SVM进行模式分类并输出识别结果.为了验证所提方法的有效性,通过一个12层钢混框架模型进行损伤识别,并重点研究了KPCA的核参数优化模型及可分性分析、噪声程度、不同特征提取方法、神经网络模型对该方法性能的影响.研究发现:本文所提出的方法不仅能有效地提取损伤特征和降低数据维数,而且具有较高的损伤识别和抗噪能力、泛化能力,且鲁棒性很强. 相似文献
1