基于持续学习的结构损伤识别框架
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了钢筋混凝土结构中多重损伤识别所需的大量神经网络及数据存储问题,同时克服了常规卷积神经网络在持续学习中经历的灾难性遗忘和训练效率低下的问题。提出的持续学习损伤识别模型(CLDRM)通过将“无遗忘学习”方法整合至ResNet-34架构,显著提高了损伤识别的准确性和效率,降低了大约75%的预测时间和数据存储需求。
本研究提出了持续学习损伤识别模型(CLDRM),解决了钢筋混凝土结构中多重损伤识别所需的神经网络和数据存储问题。该模型整合了“无遗忘学习”方法,提高了损伤识别的准确性和效率,降低了预测时间和数据存储需求。