基于支持向量机的大跨度连续刚构桥损伤识别
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·桥梁结构损伤识别的意义与研究现状 | 第11-12页 |
| ·桥梁结构损伤识别的研究意义 | 第11-12页 |
| ·桥梁结构损伤识别的发展状况 | 第12页 |
| ·桥梁结构损伤识别方法介绍 | 第12-15页 |
| ·基于局部检测的桥梁结构损伤识别法 | 第12-13页 |
| ·基于整体检测的桥梁结构损伤识别法 | 第13-15页 |
| ·桥梁损伤识别的支持向量机方法 | 第15-17页 |
| ·大跨度连续刚构桥的易损性分析 | 第17-18页 |
| ·本论文研究主要内容 | 第18-20页 |
| 第2章 基于动力指纹的损伤识别理论 | 第20-30页 |
| ·概述 | 第20-21页 |
| ·基于模态参数的损伤识别方法 | 第21-30页 |
| ·基于固有频率变化的损伤识别方法 | 第21-23页 |
| ·基于振型变化的损伤识别方法 | 第23-26页 |
| ·基于柔度变化的损伤识别方法 | 第26-27页 |
| ·基于刚度变化的损伤识别方法 | 第27-28页 |
| ·基于能量变化的损伤识别方法 | 第28-30页 |
| 第3章 支持向量机理论 | 第30-57页 |
| ·机器学习 | 第30-33页 |
| ·概述 | 第30-32页 |
| ·经验风险最小化 | 第32-33页 |
| ·统计学习理论 | 第33-37页 |
| ·学习过程的一致性条件 | 第33-34页 |
| ·VC维理论 | 第34-35页 |
| ·推广性的界 | 第35-36页 |
| ·结构风险最小化 | 第36-37页 |
| ·支持向量机 | 第37-53页 |
| ·最优化理论 | 第37-40页 |
| ·支持向量分类机 | 第40-45页 |
| ·支持向量回归机 | 第45-50页 |
| ·核函数 | 第50-51页 |
| ·支持向量机算法 | 第51-53页 |
| ·LibSVM软件应用简介 | 第53-57页 |
| 第4章 大跨度连续刚构桥损伤识别实例 | 第57-96页 |
| ·概述 | 第57-58页 |
| ·特征向量的构建 | 第58-63页 |
| ·大跨度连续刚构桥损伤位置识别 | 第63-80页 |
| ·训练集和测试集的构建 | 第63-64页 |
| ·支持向量分类机模型的建立 | 第64页 |
| ·损伤位置识别结果 | 第64-73页 |
| ·噪声对损伤位置识别结果的影响 | 第73-78页 |
| ·改变训练集构造方法后损伤位置识别结果 | 第78-80页 |
| ·大跨度连续刚构桥损伤程度识别 | 第80-88页 |
| ·训练集和测试集的构建 | 第80页 |
| ·损伤程度识别结果 | 第80-85页 |
| ·噪声对损伤程度识别结果的影响 | 第85-88页 |
| ·大跨度连续刚构桥损伤位置及程度同时识别 | 第88-94页 |
| ·训练集和测试集的构建 | 第88-89页 |
| ·损伤位置及程度同时识别结果比较 | 第89-90页 |
| ·噪声对损伤位置及程度同时识别时的影响 | 第90-92页 |
| ·改变训练集构造方法后损伤识别结果 | 第92-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 结论 | 第96-99页 |
| 一、结论 | 第96-97页 |
| 二、需进一步研究的内容 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-104页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第104页 |
