[发明专利]一种基于深度学习的混凝土结构损伤监测方法及系统在审
| 申请号： | 202011331569.8 | 申请日： | 2020-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN112362756A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 殷新锋;黄胄;刘扬;张明;鲁乃唯;王达 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G01N29/24 | 分类号： | G01N29/24;G01N29/44;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人： | 马强;曾利平 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的混凝土结构损伤监测方法及系统，采用二分类智能模型识别应力波信号中的噪音干扰信号，避免了人工清洗并提取噪音数据时造成的噪音数据提取难度大和效率低的问题，提高了数据处理速度和监测效率；采用TQWT和VMD相结合来剔除噪音干扰信号，避免了噪音干扰对结构损伤识别精度的影响，提高了结构损伤的识别精度；采用循环神经网络模型进行结构损伤识别，实现了结构损伤的智能识别；采用TQWT和VMD相结合来进行噪音剔除，数据特征提取效果更好，提高了去噪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 混凝土结构 损伤 监测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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