结合深度信念记忆网络的结构损伤识别

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摘要： 从结构响应信号中挖掘敏感损伤特征是基于模式分类的损伤识别方法的关键。为此，将深度信念网络和长短期记忆网络进行混合组网，通过混合学习机制有机结合了两种网络在高阶抽象特征提取和考虑数据序列相关性上的优点。将响应信号传递比值输入深度信念网络，实现初步数据压缩和特征提取，以减少响应中的冗余信息；将特征序列依次输入长短期记忆网络，以考虑响应间的相关性并获取敏感损伤特征；利用Softmax分类层对长短期记忆网络输出的特征进行分类，实现对不同结构损伤模式的识别。（剩余14969字）

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