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江西省教育厅科技基金资助项目([2007]277)

作品数：1 被引量：4H指数：1
相关作者：邓海谢建宏石立华梁大开更多>>
相关机构：江西财经大学解放军理工大学南京航空航天大学更多>>
发文基金：江西省教育厅科技基金资助项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：一般工业技术自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 1篇压电智能结构
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇谱密度
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇功率谱
  • 1篇功率谱密度
  • 1篇LS-SVM

机构

  • 1篇南京航空航天...
  • 1篇解放军理工大...
  • 1篇江西财经大学

作者

  • 1篇梁大开
  • 1篇石立华
  • 1篇谢建宏
  • 1篇邓海

传媒

  • 1篇压电与声光

年份

  • 1篇2007
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于LS-SVM的压电智能结构损伤主动监测被引量：4
2007年
基于被动监测技术的局限性,搭建了损伤主动监测系统,对监测信号进行了功率谱密度最大值(PSM)特征提取,并提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的损伤检测方法。采用该方法,对压电智能复合材料层板进行了损伤定位的研究,并与改进的BP网络进行了对比,结果表明:在相同性能指标下,LS-SVM有比BP网络更高的损伤定位精度及更强的泛化能力。LS-SVM与主动监测技术的融合,为结构实现在线实时准确监测提供了一种新途径。
谢建宏石立华梁大开邓海
关键词：压电智能结构功率谱密度最小二乘支持向量机
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共1页<1>
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