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姓名李正强学号基于遗传模糊神经网络的复合材料健康监测研究随着航空航天以及智能材料结构的发展复合材料结构的健康监测研究获得了国内外的广泛关注人工神经网络技术被认为是解决结构损伤特征辨识这一反问题的重要手段新兴的神经网络具有学习算法简单网络训练速度快泛化能力强等显著的优点近两三年来已成为结构健康监测领域的一个新兴研究热点但研究表明神经网络的算法还存在许多有待解决的问题特别是关于网络中的参数确定问题如隐含层的结点数量每个结点中激活函数径向基函数的中心和宽度以及隐含层结点到输出层结点的连接权值等这些参数
姓名:李正强 学号:1013203015
基于遗传模糊RBF神经网络的复合材料健康监测研究
随着航空航天以及智能材料结构的发展,复合材料结构的健康监测研究获得了国内外的广泛关注,人工神经网络技术被认为是解决结构损伤特征辨识这一反问题的重要手段。新兴的RBF神经网络具有学习算法简单,网络训练速度快,泛化能力强等显著的优点,近两、三年来已成为结构健康监测领域的一个新兴研究热点,但研究表明RBF神经网络的算法还存在许多有待解决的问题,特别是关于RBF网络中的参数确定问题,如隐含层的结点数量,每个结点中激活函数─径向基函数的中心和宽度,以及隐含层结点到输出层结点的连接权值等。这些参数对R
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