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苏，梁;张景泉;黄鑫;詹姆斯·M·拉法夫。

基于不确定性量化稳定图图像识别的结构自动操作模态分析。 （英语） Zbl 1464.62330号

多维系统。信号处理。 32，编号1，335-357（2021）.
小结：基于稳定图的图像识别和不确定性量化，提出了一种新的自动运行模态分析方法。该方法不仅丰富了稳定图的内容，使其更加清晰，还可以通过自动获取操作模态参数，避免对稳定图进行繁重的手动分析。为了提高识别结构模态参数的效率，重新构造了一个传统的稳定图来表达不确定性估计。然后将这些稳定图分解为具有指定频率间隔的单模稳定图（SMSD），用于图像识别。随后，采用卷积神经网络（CNN）对SMSD进行自动分析。在本研究中，CNN由两个数值例子和三个工程结构的稳定图导出的SMSD训练。经过训练的美国有线电视新闻网（CNN）随后通过6自由度模型、传统法院大楼和汀九大桥进行验证。鲁棒学习和预测结果表明，构造的CNN对分析不同结构的稳定图是有效的。它可以自动准确地识别稳定图上的物理模式，而无需提取任何特征参数。

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62华氏35 多元分析中的图像分析
62M45型 神经网络及从随机过程推断的相关方法
94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）

关键词：

模态自动识别;不确定性量化;卷积神经网络;稳定图;深度学习

软件：

达奇
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Su}等人，《多维系统》。信号处理。32，编号1，335--357（2021；Zbl 1464.62330）
全文： 内政部

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