作者：周绮凤,宁永鹏,周青青,杨帆,雷家艳 单位：厦门大学 出版：《厦门大学学报(自然科学版)》2013年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDZK2013010120 DOC编号：DOCXDZK2013010129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于小波包变换的支持向量机损伤诊断方法》PDF+DOC2008年第02期 赵学风,段晨东,刘义艳,韩旻 《基于PCA与SVM的振动传感器故障诊断方法》PDF+DOC2019年第10期 李翼飞,吴春平,涂煊 《损伤识别系统中小波包信号特征量的提取》PDF+DOC2006年第02期 信思金,舒丹,梁磊,蒋冬青 《基于支持向量机的张弦梁损伤识别试验》PDF+DOC2011年第01期 何浩祥,闫维明,张爱林,王卓 《基于小波包和神经网络的瓦斯传感器故障诊断》PDF+DOC2010年第05期 赵金宪,金鸿章 《基于小波包融合及支持向量机的结构损伤识别》PDF+DOC2009年第04期 刘俊,袁海庆,杨燕,静行 《单层网壳损伤识别理论与试验研究》PDF+DOC2009年第01期 闫维明,何浩祥,张爱林,王卓 《基于小波包和支持向量机的传感器故障诊断方法》PDF+DOC2008年第05期 冯志刚,王祁,徐涛,信太克规 《一种新的雷达辐射源识别方法》PDF+DOC2008年第05期 韩俊,何明浩,朱元清,冒燕 《基于多传感器信息融合的SVM结构损伤诊断方法》PDF+DOC2013年第06期 刘义艳,陈晨,俞竣瀚

    • 提出了结合随机振动响应互相关函数、小波包分解和支持向量机(support vector machine，SVM)的结构损伤识别方法，计算了相邻测点响应的互相关函数幅值.采用小波包对得到的幅值进行分解，得到各个频带上的总能量；利用各频带上能量值存在的差异性作为输入到分类器的特征向量，训练SVM模型并对结构的损伤进行识别.应用该方法对Benchmark模型结构进行损伤判别，实验通过对比其他基于SVM的方法，结果表明该方法具有较好的识别精度。

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