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。
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