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        基于支持向量機的結(jié)構(gòu)損傷識別研究

        2017-05-24 15:48:38尹麗東
        魅力中國 2016年22期
        關(guān)鍵詞:支持向量機結(jié)構(gòu)研究

        尹麗東

        摘 要:支持向量機(Support vector machines,SVM)是在科學(xué)發(fā)展與時代進步下的產(chǎn)物,它與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有許多的類似之處,同屬于學(xué)習(xí)型的機制,但與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有著本質(zhì)的區(qū)別,支持向量機在進行問題的解決與處理時所使用的都是數(shù)學(xué)的方法和優(yōu)化的技術(shù)。隨著我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展,在為人類帶來巨大進步的同時,也出現(xiàn)了一些災(zāi)害性的問題,為了達到對各種大型結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測及安全評估,可以使用支持向量機的結(jié)構(gòu)損傷識別功能。

        關(guān)鍵詞:支持向量機 結(jié)構(gòu) 損傷識別 研究

        引言:

        支持向量機在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中的發(fā)展與運用從根本上克服了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單等等的限制,能夠從多方面進行各種非線性、高維數(shù)問題的解決,當(dāng)前已經(jīng)得到人們的認可和青睞,并廣泛的應(yīng)用于模式識別的各個領(lǐng)域,對于核函數(shù)、噪音等等損傷識別的認識及影響研究也達到了它的有效性。

        一、對支持向量機的認識

        1、支持向量機的原理分析

        從人們直觀認識的角度來進行思考的話,大多數(shù)人對于一個平面范圍內(nèi)的事物進行分析與研究都會覺得非常的簡單,但對于無限維度的空間卻會覺得高深莫測,而支持向量機就是把一個在不同空間的線性問題進行深入的分析,它可以把一個有限的空間映射到一個立體空間當(dāng)中,這樣就會使推測分離在空間變得更加容易,通過選擇的核函數(shù)k(x,y)的計算,對非線性分類問題進行研究,最終達到解決問題的目的。

        2、對支持向量機的使用

        在進行支持向量機的使用過程中也會遇到各種各樣的問題,但只要運用合理的方法進行解決,就會使其產(chǎn)生巨大的效能。在高維或多維空間的一個超平面中定義一組點,而這些點與這個空間中的向量保持恒定的關(guān)系,而限定的超平面載體則為參數(shù)\alpha_i中所發(fā)生的數(shù)據(jù)向量的圖像和線性組合,在這個超平面中,點x的特征空間在映射到超平面以后,會存在一種這樣的關(guān)系:\字型\sum_i\alpha_ik(x_i中,x)=\mathrm{常數(shù)},在這個關(guān)系式中,如果核函數(shù)k(x,y)變小的話,那么y就會更加的遠離x,而在求和時的每一個測試點x的接近程度的相應(yīng)數(shù)據(jù)基點x_i的程度。另外,這里的點x不論映射到任何的平面上,都可以相當(dāng)于卷積的結(jié)果。

        從上圖也可以看出一個點的集合到一個超平面的距離為其最近距離,如果把圖中H定為分類面的話,那么H1與H2不僅是過兩類樣本最近的直線而且還平等于H。

        二、支持向量機的結(jié)構(gòu)損傷識別方法研究

        從支持向量機的原理可以看出核函數(shù)的選擇及各個參數(shù)的確定是其中最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié),也是支持向量機進行工作的核心,因為不同的參數(shù)或核函數(shù)所產(chǎn)生的分類效果也會不同,所得到的結(jié)果更會不一樣。

        1、數(shù)據(jù)的預(yù)處理

        在使用支持向量機在進行結(jié)構(gòu)損傷識別時,首先就要進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理及特征參數(shù)的確定,比如說為了消除在測量過程中數(shù)據(jù)中所包含的一些噪間等等,就要在預(yù)處理階段進行數(shù)模的轉(zhuǎn)換,在做了這些初步的處理以后,再進行參數(shù)的確定及提取,因為特征參數(shù)的提取在進行結(jié)構(gòu)健康測試及損傷識別過程中發(fā)揮著極其重要的作用,所以必須要謹慎對待,可以采用損傷指標(biāo)或頻率變化來作為特征參數(shù)。

        2、支持向量機結(jié)構(gòu)損傷識別的合理分類

        要想讓支持向量機進行合理的分類并輸出結(jié)果,就必須要確定其參數(shù),并進行相應(yīng)核參數(shù)的值的確定,這樣才能對支持向量機進行使用,得到一個SVM模型,在通過SVM模型對一系列檢驗樣本的測試過程以后,才能進行輸出結(jié)果的識別,達到識別結(jié)構(gòu)損傷的目的。

        三、結(jié)束語

        總而言之,支持向量機在進行小樣本、非線性等等問題的解決時具有很大的優(yōu)勢性,而且隨著我國科學(xué)技術(shù)水平的不斷提高,SVM還被廣泛的應(yīng)用于分類、回歸等等多個領(lǐng)域當(dāng)中,只要結(jié)合實際情況進行正確的參數(shù)確定及核函數(shù)的選擇,就一定能在結(jié)構(gòu)損傷識別等等研究中取得豐碩的成果。

        參考文獻:

        [1]張效忠,孫延華,孫國民. 基于支持向量機的橋梁沖刷深度識別方法研究[J]. 水利與建筑工程學(xué)報,2016,(03):206-210.

        [2]趙云鵬,于天來,焦峪波,宮亞峰,宋剛. 異形橋梁損傷識別方法及參數(shù)影響分析[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2016,(06):1858-1866.

        [3]李延強,張陽. 基于支持向量機與分層遺傳算法的斜拉橋全結(jié)構(gòu)損傷分步識別[J]. 地震工程與工程振動,2015,(06):71-77.

        [4]趙世英,李延強. 基于粒子群優(yōu)化支持向量機的斜拉橋主梁損傷識別研究[J]. 石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015,(01):17-21.

        [5]王冬冬,張煒,陶勝杰,田干,楊正偉. 支持向量機方法在熱波檢測圖像分割中的應(yīng)用[J]. 強激光與粒子束,2014,(10):132-136.

        [6]馬立元,李世龍,王維峰,李永軍. 大型復(fù)雜鋼管焊接結(jié)構(gòu)損傷識別方法研究[J]. 中國機械工程,2014,(18):2478-2483+2531.

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