杨晓楠

作品数：10被引量：42H指数：4
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供职机构：沈阳建筑大学更多>>
发文主题：结构损伤识别小波概率神经网络小波变换神经网络概率神经网络更多>>
发文领域：建筑科学自动化与计算机技术理学更多>>
发文期刊：《地震工程与工程振动》《煤田地质与勘探》《兰州理工大学学报》《振动．测试与诊断》更多>>
所获基金：辽宁省自然科学基金国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金建设部科学技术计划项目更多>>
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加筋地基承载力研究现状被引量：1
《煤田地质与勘探》2015年第1期62-67,共6页郭鹏辉 李良勇 陈宝成 杨晓楠 
基于目前国内外文献对加筋地基承载力的研究成果,总结了加筋地基承载力的影响因素及其影响规律,并基于已有文献的研究成果得到了最优加筋参数的建议取值范围。对目前加筋地基的破坏模式及承载力计算公式进行了总结,并讨论了各承载力计...
关键词：承载力影响因素 破坏模式 承载力计算公式 
非线性非高斯结构系统识别的粒子滤波方法
《江西科学》2008年第3期387-391,448,共6页张伟 李烨 杨晓楠 
教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
采用粒子滤波方法(PF方法)在非高斯噪声条件下对非线性系统进行参数识别。传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法具有高斯噪声假设与非线性系统线性化的缺陷,PF方法可以克服EKF方法的缺点;因此在系统识别中具有很强的鲁棒性,更适合进行非线性结...
关键词：结构损伤识别 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 非线性 非高斯 
基于自适应粒子滤波的结构损伤识别被引量：4
《振动．测试与诊断》2008年第3期211-215,共5页唐和生 张伟 陈镕 薛松涛 杨晓楠 
国家自然科学基金资助项目(编号:50708076);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
为了解决传统粒子滤波方法粒子数量的选取较难确定的问题,提出一种非平稳动力系统突变参数识别的自适应粒子滤波方法(简称APF方法)。该方法利用系统后验概率密度与当前粒子集概率密度的K-L距离,自适应地更新采样粒子数量,在大幅降低识...
关键词：结构损伤识别 粒子滤波 K-L距离 自适应 
结构损伤识别的序贯辅助粒子滤波方法被引量：3
《同济大学学报（自然科学版）》2007年第3期309-314,共6页唐和生 薛松涛 陈镕 杨晓楠 
教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
提出一种非平稳动力系统突变参数识别的序贯辅助粒子滤波方法(SAPF方法).该方法采用的重要抽样密度函数是一种依靠系统过去状态与系统最近观测量的联合密度函数,因此该方法具有较强的时域在线识别能力,比传统的粒子滤波方法更适合进行...
关键词：结构损伤识别 序贯 辅助粒子滤波 非平稳 
钢结构损伤识别中Db族小波函数选择被引量：16
《同济大学学报（自然科学版）》2006年第12期1568-1572,1577,共6页杨晓楠 唐和生 陈镕 薛松涛 
国家杰出青年基金资助项目(59925820)
在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题.选取了部分Db(DaubechiesⅠ)族小波函数,采用小波概率神经网络方法,对一个4层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现...
关键词：钢框架结构 损伤识别 Db族小波函数 小波分析 神经网络 
自适应小波概率神经网络损伤识别方法被引量：5
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》2006年第1期45-48,共4页姜绍飞 张帅 杨晓楠 
国家自然科学基金(50408033);辽宁省自然科学基金(20022136)
目的为了提高大型结构健康监测系统的监测能力与损伤诊断率,降低误报率.方法以小波变换作为动力信号处理工具,利用其可以降低噪声以及在时域-频域表征信号特征的强大能力,提取小波能量作为特征参数;以贝叶斯推理作为模式识别原理的概率...
关键词：损伤识别 小波变换 能量特征 概率神经网络 噪声 
小波函数的选择对结构损伤识别的影响被引量：6
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》2005年第6期635-639,共5页杨晓楠 姜绍飞 唐和生 陈镕 王远功 
国家自然科学基金(50408033);辽宁省自然科学基金(20022136)
目的为了寻找出结构损伤识别中的最优小波函数,进而提高结构损伤的识别精度.方法选取了几种常用的小波函数,运用小波分析提取能量特征,采用小波概率神经网络方法,对四层钢框架进行了损伤识别及小波函数对损伤识别影响的对比研究.结果经...
关键词：小波函数 能量特征 结构损伤识别 小波概率神经网络 钢框架 
基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法被引量：4
《兰州理工大学学报》2005年第3期123-126,共4页杨晓楠 姜绍飞 王金鱼 
国家"十五"科技攻关(2002BA806B4);国家自然科学基金(50408033);建设部科技项目(0221.3);辽宁省自然科学基金(20022136)
以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集,提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法.为了验证该方法的有效性,对钢框架进行了损伤识别研究,并考虑了随机噪声的影响.识别结果表明:WPNN抗噪声能力强,识别精度高,在结构...
关键词：多小波变换 能量特征 结构损伤识别 小波概率神经网络 框架结构 
基于主组分分析的概率神经网络损伤定位研究被引量：1
《地震工程与工程振动》2004年第2期187-191,共5页姜绍飞 杨晓楠 陈兆才 倪一清 高赞明 
国家"十五"科技攻关(2002BA806B 4);建设部科技项目;教育部留学回国基金;辽宁省自然科学基金;香港RGC项目
概率神经网络(PNN)以贝叶斯概率的方法描述测量数据,因而PNN在有噪声条件下的结构损伤检测方面具有巨大潜力。与此同时,PNN的网络规模随着训练样本的增加而增大,这极大地降低了网络运行速度。基于此,本文提出了基于主组分分析(PCA)的PN...
关键词：复杂工程结构 损伤定位 概率神经网络 噪声程度 主组分分析 
基于特征向量简化的复杂土木结构损伤检测被引量：5
《沈阳建筑工程学院学报（自然科学版）》2003年第2期81-84,共4页杨晓楠 姜绍飞 倪一清 马传政 
国家十五科技攻关项目(2002BA806B-4);建设部科技项目;教育部留学基金;辽宁省自然科学基金;香港RGC项目
针对PNN在有噪声情况下进行结构损伤检测时输入矢量数目大,匹配模式多,训练时间长的缺点,提出了运用主组分分析法来处理数据的概率神经网络损伤定位方法.研究发现,运用该方法进行损伤定位,不仅输入矢量数目和训练时间少于未简化的PNN,...
关键词：土木工程结构 损伤定位 特征向量简化 主组分分析 神经网络 结构损伤检测 
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