基于支持向量机的桥梁结构损伤识别算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文选题背景 | 第9-11页 |
| ·结构损伤识别的发展现状和意义 | 第11-13页 |
| ·结构损伤识别的发展阶段 | 第11页 |
| ·桥梁结构损伤识别的发展现状 | 第11-13页 |
| ·支持向量机在结构损伤识别中的应用现状 | 第13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 静力应变传感器优化布设 | 第15-27页 |
| · | 第15-18页 |
| ·传感器优化布置准则及发展现状 | 第15-16页 |
| ·传感器优化布置方法及研究现状 | 第16-18页 |
| ·基于损伤可识别性的静力传感器布置 | 第18-22页 |
| ·基本原理 | 第18-20页 |
| ·数值算例 | 第20-22页 |
| ·优化算法的实现 | 第22页 |
| ·工程应用 | 第22-26页 |
| ·桥梁概况 | 第22-24页 |
| ·损伤模型的建立 | 第24页 |
| ·传感器优化布置 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 支持向量机的基本理论和方法 | 第27-41页 |
| ·支持向量机的理论背景 | 第27-28页 |
| ·支持向量机发展阶段及特点 | 第28页 |
| ·支持向量机理论基础 | 第28-40页 |
| ·统计学习理论 | 第28-31页 |
| ·支持向量分类机 | 第31-36页 |
| ·线性分类 | 第31-34页 |
| ·非线性分类 | 第34-36页 |
| ·支向量回归机 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于SVM的静力损伤识别研究 | 第41-55页 |
| ·基于支持向量机的结构损伤识别方法的仿真分析 | 第41-51页 |
| ·研究思路 | 第41页 |
| ·LIBSVM工具箱应用简介 | 第41-51页 |
| ·基于支持向量机的结构损伤识别方法的实验验证 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·全文总结 | 第55页 |
| ·研究展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 附录 | 第65-68页 |
