[1]张福新 李国东.基于细胞神经网络的桥梁裂痕诊断研究[J].大众科技,2014,16(01):26.
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基于细胞神经网络的桥梁裂痕诊断研究
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
第16卷
期数:
2014年01期
页码:
26
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2014-03-29

文章信息/Info

Title:
Study of bridge crack diagnosis based on cellular neural network
文章编号:
1008-1151(2014)01-0026-04
作者:
张福新 李国东
新疆财经大学应用数学学院，新疆 乌鲁木齐 830000
关键词:
裂痕诊断; 桥梁裂痕; 细胞神经网络
Keywords:
Key words: Crack detect;  undersized crack;  cellular neural networks
分类号:
TP183
文献标志码:
A
摘要:
为了更好的监测桥梁裂痕，文章提出了一种改进的细胞神经网络桥梁裂痕图像识别方法。该方法通过一定的图 像处理，建立裂痕网络和细节网络，同时增加了裂痕相似网络模型，避免了仅对裂痕特征提取信息不能准确识别裂痕的问题。 实验证明，改进的裂痕识别算法实现简单，识别桥梁裂痕准确率高，达到了实时识别技术的要求
Abstract:
Abstract: In order to detecting the bridge crack, we come up with a fixed way of bridge rift image detection by using cellular neural networks. By image processing, building rift networks and details networks and adding the model of similarity rift networks. It can avoid the problem that can not accurately detect crack by only taking the crack feature value. The experiment proved that fixed crack detect computing is easy to do, more accurate to detect the cracks on the road and can reach the standard level of current detect technique.

参考文献/References:

[1] 禹丹江,陈淮.桥梁损伤检测的曲率模态方法探讨[J].郑州 大学学报(工学版),2002(03). [2] 张爱丽.模态曲率差值法在拱肋健康监测和损伤识别中的 应用研究[D].兰州理工大学,2011. [3] 周建荣.钢桁架拱桥结构基于神经网络的损伤识别法[D]. 重庆大学,2010. [4] 范小军.梁桥的动力损伤诊断技术研究[D].重庆交通大学, 2010. [5] 陈闯.空心板桥铰缝损伤识别方法研究[D].重庆交通大学, 2010. [6] 王建江.基于贝叶斯统计方法的桥梁损伤识别研究[D].浙 江大学,2005. [7] 万拥军.基于小波包能量变化率的结构损伤识别方法研究 [D].郑州大学,2009. [8] 赵永鹏.桥梁健康监测系统数据通信技术研究[D].长安大 学,2012. [9] 于娜.关于细胞神经网络的理论研究和应用[D].北京科技 大学学位论文,2001. [10] T. Roska and J. Vandewalle, Cellular Neural Networks, Wiley, New York, 1994. [11] G. li and L.Min, and H.Zang, “Color edge detections based on Cellular Neural Network” International Journal of Bifurcation and Chaos,Vol.18,No.4(2008) 1231–1242. [12] Bu-Qing CAO, Jian-Xun LIU, Bin Wen, "Currency Characteristic Extraction and Identification Research Based on PCA and BP Neural Network",JCIT: Journal of Convergence Information Technology,Vol. 7,No.2,pp.38- 44,2012.

备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2013-12-13 【基金项目】国家教育部人文社会科学基金 ( 批准号: 13YJAZH040),新疆维吾尔自治区高校科研计划项目（项目编号： XJEDU2013I26）。 【作者简介】张福新，女，山东聊城人，新疆财经大学应用数学学院硕士，研究方向为图像处理与数据挖掘；李国东，男， 新疆财经大学应用数学学院教授，博士后，研究生导师，研究方向为图像处理与数据挖掘
更新日期/Last Update: 1900-01-01