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Bridge Health Evaluation System based on the Optimal BP Neural Network
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.7 No.1 (2014.01)바로가기
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- 페이지
- pp.331-338
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A214731
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Neural network has strong ability of pattern recognition. In consideration of the problems of the traditional pure BP neural network, such as subjecting to the randomness of initial weights, slow convergence speed, low efficiency, easy to fall into local extreme value, in this paper we proposing an optimal BP network fusing with the genetic algorithm using in bridge health assessment. The optimized BP network algorithm has a good diagnosis effect, and improves the calculation accuracy and speed of the identification of bridge structure damage.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Hardware Composition and Function of the System
3. Genetic Algorithm to Optimize the BP Neural Network
3.1. The traditional BP neural network
3.2 The principle of genetic algorithm
3.3 Genetic algorithm optimizes the BP neural network
4. Project Instance Analysis
5. Conclusion
Acknowledgements
References
키워드
bridge health genetic algorithm optimal BP neural network damage detection저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Control and Automation
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2005-4297
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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