کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4977267 | 1451850 | 2017 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fuzzy stochastic neural network model for structural system identification
ترجمه فارسی عنوان
مدل شبکه عصبی تصادفی برای شناسایی سیستم ساختاری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
FCMSNNIASCASCENARMAXRBFNNFnnRRMsDoFIIDFFTSSEMSESHMCPUBICDamage assessment - ارزیابی خسارتBackpropagation - بازگشت به عقبFast Fourier transform - تبدیل سریع فوریهBayesian analysis - تجزیه و تحلیل بیزیmean squared error - خطای میانگین مربعاتRam - رمRadial basis function neural network - شبکه عصبی تابع اساس شعاعیStochastic neural network - شبکه عصبی تصادفیNeural networks - شبکه های عصبیSystem identification - شناسایی سیستمMultiple signal classification - طبقه بندی سیگنال چندگانهFuzzy C-Means - فازی C-Meanssum of squared errors - مجموع خطاهای مربعStochastic models - مدل های تصادفیBayesian information criterion - معیار اطلاعات بیزیMUSIC - موسیقی، موزیکdegree of freedom - میزان آزادیStructural health monitoring - نظارت بر سلامت سازمانیcentral processing unit - واحد پردازش مرکزیKullback-Leibler - کولبک-لیبلر
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
This paper presents a dynamic fuzzy stochastic neural network model for nonparametric system identification using ambient vibration data. The model is developed to handle two types of imprecision in the sensed data: fuzzy information and measurement uncertainties. The dimension of the input vector is determined by using the false nearest neighbor approach. A Bayesian information criterion is applied to obtain the optimum number of stochastic neurons in the model. A fuzzy C-means clustering algorithm is employed as a data mining tool to divide the sensed data into clusters with common features. The fuzzy stochastic model is created by combining the fuzzy clusters of input vectors with the radial basis activation functions in the stochastic neural network. A natural gradient method is developed based on the Kullback-Leibler distance criterion for quick convergence of the model training. The model is validated using a power density pseudospectrum approach and a Bayesian hypothesis testing-based metric. The proposed methodology is investigated with numerically simulated data from a Markov Chain model and a two-story planar frame, and experimentally sensed data from ambient vibration data of a benchmark structure.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Mechanical Systems and Signal Processing - Volume 82, 1 January 2017, Pages 394-411
Journal: Mechanical Systems and Signal Processing - Volume 82, 1 January 2017, Pages 394-411
نویسندگان
Xiaomo Jiang, Sankaran Mahadevan, Yong Yuan,