简介：针对传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间太长等缺点,本文采用基于浮点编码的遗传算法,对BP神经网络的初值空间进行了遗传优化。用基于浮点编码的遗传算法来优化BP神经网络的权值,可得到最佳初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法,沿负梯度搜索进行网络学习。文中以混凝土重力坝结构作为算例,用结构的模态频率变化作为网络的输入向量,结构的损伤位置作为输出向量,对网络进行了训练。仿真结果表明：遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络,可有效地运用到大坝结构的健康诊断与损伤识别中。
简介：基于＂地震区划概率水准确定与地震区划图预编试验研究＂的成果,本文广泛收集了湖南省境内核电工程的安全性评价报告等有关资料,从地震活动性、地震构造、地球物理场及地震地质野外考察等室内、外分析工作的层面上,得出了湖南地区潜在震源区划分的原则和依据,并对7种划分的方案进行了对比,最后提出了湖南省抗倒塌地震区划预编原则。这一结果对相类似的中国大陆东部地区地震区划工作具有一定的指导意义。
基于遗传算法优化神经网络权值的大坝结构损伤识别
湖南省抗倒塌地震区划图预编试验的潜在震源区划分原则
