基于归纳学习的结构损伤识别方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-19页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·结构损伤识别方法的研究现状 | 第8-17页 |
| ·基于动力特性的结构损伤识别方法的研究现状 | 第9-14页 |
| ·基于智能计算理论的结构损伤识别方法的研究现状 | 第14-17页 |
| ·课题研究内容和组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 归纳学习方法研究 | 第19-33页 |
| ·归纳学习概述 | 第19-25页 |
| ·归纳学习的模式 | 第20-21页 |
| ·归纳推理的方法 | 第21-23页 |
| ·示例学习 | 第23-24页 |
| ·观察与发现学习 | 第24-25页 |
| ·分治算法 | 第25-27页 |
| ·分治算法的基本思想 | 第25-26页 |
| ·分治算法的适用条件 | 第26页 |
| ·分治算法的基本步骤 | 第26-27页 |
| ·覆盖算法 | 第27-29页 |
| ·装袋学习算法 | 第29-30页 |
| ·RBF 神经网络 | 第30-32页 |
| ·RBF 神经网络模型 | 第30-31页 |
| ·RBF 神经网络的 OLS 训练算法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 悬臂梁结构损伤识别方法研究 | 第33-43页 |
| ·ANSYS 分析系统的模态分析理论 | 第33-34页 |
| ·结构损伤位置识别 | 第34-38页 |
| ·结构损伤模型 | 第34-35页 |
| ·训练样本和测试样本 | 第35-36页 |
| ·结构损伤位置识别结果与讨论 | 第36-38页 |
| ·结构损伤程度识别 | 第38-41页 |
| ·训练样本和测试样本 | 第38页 |
| ·结构损伤程度识别结果与讨论 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 框架建筑结构损伤识别方法研究 | 第43-50页 |
| ·结构损伤位置识别 | 第43-46页 |
| ·结构损伤模型 | 第43-44页 |
| ·训练样本和测试样本 | 第44页 |
| ·结构损伤位置识别结果与讨论 | 第44-46页 |
| ·结构损伤程度识别 | 第46-49页 |
| ·训练样本和测试样本 | 第46页 |
| ·结构损伤程度识别结果与讨论 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
