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基于神经网络与数据融合的结构损伤识别理论研究的综述报告
近年来，基于神经网络和数据融合的结构损伤识别成为结构健康监测领域的热点问题之一。随着机器学习技术的快速发展，神经网络在结构损伤识别中的应用也逐渐被广泛应用。本文将对基于神经网络和数据融合的结构损伤识别理论研究进行综述分析。
首先，介绍了神经网络在结构损伤识别中的应用。神经网络因其具有优良的非线性映射和适应性学习能力，已被广泛应用于结构损伤识别中。在神经网络模型的选择上，常规网络模型包括BackPropagation(BP)、RadialBasisFunction(RBF)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)等。其中，BP模型是一种多层前馈神经网络，具有快速训练和全局最优的特点。RBF模型则特别适用于非线性系统，具备较强的泛化能力。而ANFIS模型则结合了模糊逻辑推理和神经网络，可以对未知系统进行建模和预测。
接下来，介绍了数据融合技术在结构损伤识别中的应用。数据融合是指将多源数据进行集成和分析，可以提高数据分析的准确性和健壮性。在结构损伤识别中，根据融合的数据源不同，可以将数据融合分为传感器级融合和特征级融合。在传感器级融合中，将来自不同传感器的原始数据直接进行融合，以提高数据的采样率和信噪比。而在特征级融合中，则依据不同传感器的特征提取结果，对特征进行融合，以提高结构损伤的识别准确性。
最后，综述了基于神经网络和数据融合的结构损伤识别的研究现状和未来发展方向。目前，该领域的研究主要集中在基于数据驱动和模型驱动方法的结构损伤识别研究。未来发展方向则应结合物理学模型和数据驱动方法，建立更加准确的结构损伤识别模型。同时，应加强对结构损伤预测和诊断技术的研究，提高结构损伤的检测和预测准确性。此外，研究者们还要致力于探索更为智能化的结构损伤识别方法和应对复杂结构的识别算法。
总的来说，基于神经网络和数据融合的结构损伤识别在结构健康监测领域的应用前景广阔。未来的研究应致力于建立更加准确和智能化的结构损伤识别模型，并将其推广应用于各类结构损伤诊断和预测领域。