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谢玉玺；吴昌堂。；李伯元；胡宣；李少凡

基于前馈神经网络的变分贝叶斯学习方法在交通事故取证分析中的应用。 （英语） Zbl 1507.62301号

计算。方法应用。机械。工程师。 397，文章ID 115148，30 p.（2022）.
小结：在这项工作中变分贝叶斯学习-开发了一种基于计算的算法，根据碰撞车辆的最终损伤结构形态（残骸）“反向”识别碰撞车辆的变形场及其残余应变场，这在三维交通碰撞重建及其法医学分析中具有重要意义。与我们之前的广义贝叶斯正则化网络（GBRN）算法不同[第一作者等人，Compute.Mech.69，No.5，1191-1212（2022；兹比尔1487.74105)]该方法基于变分贝叶斯学习理论和前馈神经网络结构，具有较高的计算效率。这是因为它需要较少的迭代次数，并产生更准确的注册结果，因为在注册过程中节点的局部性得到了极大的保留。
在这项工作中，我们已经证明，所开发的机器学习算法具有独特的能力，能够实际识别真实碰撞车辆的变形场，并基于残余损伤几何结构恢复其初始碰撞前状态，它在汽车碰撞的法医学分析和汽车耐撞性评估中显示出巨大的潜力。

引用于1文件

MSC公司：

62M45型 神经网络及从随机过程推断的相关方法

关键词：

机器学习；车辆碰撞；耐撞性；结构法医学分析；变分贝叶斯推理

引文：

Zbl 1487.74105号

软件：

LS-DYNA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Xie}等人，计算。方法应用。机械。工程397，文章ID 115148，30 p.（2022；Zbl 1507.62301）
全文： 内政部

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