李正强
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
- 供职机构：南京航空航天大学航空宇航学院智能材料与结构航空科技重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：一般工业技术电子电信航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于遗传算法的双阈值小波去噪方法研究被引量：14
- 2007年
- 在讨论小波阈值去噪的软阙值、硬阈值方法基础上,提出了一种利用遗传算法对上下阈值T1和T2进行优化,并通过双阈值进行阈值量化的新方法,该方法不仅能有效地克服硬阈值处理方法可能引起的伪吉布斯现象和软阈值处理方法的恒定偏差的不足,还能有效地从高频信号中去除噪声引起的高频干扰信号。仿真实验结果表明:该方法在信号去噪中比传统的硬阈值和软阈值方法有更高的信噪比和更小的均方误差,可以较好地恢复信号。
- 张荣祥李正强郑世杰
- 关键词：小波去噪双阈值遗传算法
- 基于HHGA─RBF神经网络的复合材料结构脱层损伤监测研究被引量：3
- 2008年
- 针对应用于结构健康监测中的径向基函数神经网络(RBFNN)算法和训练中存在的一些问题,提出一种将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,用于优化径向基神经网络的结构和参数的新算法,遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率有效地加快了遗传收敛速度和避免早熟现象的出现。搭建了复合材料结构健康监测实验系统,并将实验模态分析结果归一化后送入训练好的RBF神经网络进行预测,实现了对复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度的辨识仿真。结果表明基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络(HHGA─RBF)收敛速度快,鲁棒性好,精度高。
- 李正强郑世杰
- 关键词：RBF神经网络混合递阶遗传算法自适应
- 基于遗传算法和模糊神经网络的结构健康监测研究
- 本文较全面的评述了基于智能算法的结构健康监测方法，详细介绍了神经网络在结构健康监测中的应用模型，指出了单独使用神经网络技术存在的缺点。在前人工作的基础上，引入遗传算法和模糊理论作为优化工具，将遗传算法、模糊理论和神经网络...
- 李正强
- 关键词：复合材料结构结构健康监测遗传算法RBF神经网络模糊神经网络模态分析
- 文献传递
