| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| 1．1 引言 | 第6-7页 |
| 1．2 国内外建筑结构鉴定技术研究动态 | 第7-10页 |
| 1．2．1 国际发展概况 | 第7-8页 |
| 1．2．2 国内发展概况 | 第8-10页 |
| 1．3 常用的已有建筑结构鉴定方法分析 | 第10-14页 |
| 1．3．1 传统经验法 | 第10页 |
| 1．3．2 实用鉴定法 | 第10-11页 |
| 1．3．3 可靠概率鉴定法 | 第11-12页 |
| 1．3．4 现行建筑结构鉴定方法存在的不足及发展方向 | 第12-14页 |
| 1．4 本文所做的工作 | 第14-15页 |
| 第二章 人工神经网络和灰色系统基本知识 | 第15-28页 |
| 2．1 引言 | 第15页 |
| 2．2 人工神经网络基本知识 | 第15-25页 |
| 2．2．1 人工神经网络概述 | 第15-19页 |
| 2．2．2 BP人工神经网络 | 第19-25页 |
| 2．3 灰色系统基本知识 | 第25-28页 |
| 2．3．1 灰色系统概述 | 第25-26页 |
| 2．3．2 灰色系统理论基本知识 | 第26-28页 |
| 第三章 影响已有建筑结构可靠性因素的研究 | 第28-35页 |
| 3．1 引言 | 第28页 |
| 3．2 影响已有建筑结构可靠性的不确定性因素 | 第28-29页 |
| 3．3 已有建筑结构可靠性评判的主要因素及量化标准 | 第29-35页 |
| 第四章 利用人工神经网络评定建筑结构可靠度 | 第35-48页 |
| 4．1 引言 | 第35-36页 |
| 4．2 人工神经网络的构造 | 第36-39页 |
| 4．2．1 选择网络结构 | 第36-38页 |
| 4．2．2 学习参数的确定 | 第38-39页 |
| 4．3 生成数据样本 | 第39-40页 |
| 4．4 利用BP网络评判已有建筑结构可靠度 | 第40-44页 |
| 4．5 利用改进BP网络评判已有建筑结构可靠度 | 第44-46页 |
| 4．6 结论与分析 | 第46-48页 |
| 第五章 灰色聚类方法在建筑结构鉴定中的应用 | 第48-57页 |
| 5．1 引言 | 第48页 |
| 5．2 灰色聚类方法理论 | 第48-51页 |
| 5．3 实现对建筑结构可靠性的灰色聚类 | 第51-54页 |
| 5．3．1 确定聚类对象、聚类指标和聚类灰数 | 第51页 |
| 5．3．2 量化聚类指标 | 第51-52页 |
| 5．3．3 构造灰类白化函数和灰色聚类权矩阵 | 第52-53页 |
| 5．3．4 构造聚类向量并进行聚类评判 | 第53-54页 |
| 5．4 计算实例 | 第54-56页 |
| 5．5 结论和分析 | 第56-57页 |
| 第六章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |