振动与冲击

作者：孙晓云，吴世星，韩 广 ，田 军，成 琦

单位：1.石家庄铁道大学 电气与电子工程学院，河北 石家庄 0500432.河北省发展与改革委员会，河北 石家庄 050043

关键词：锚杆；锚杆缺陷；神经网络；修剪算法

锚杆在桥梁、隧道、建筑等方面应用越来越广泛。在施工的过程中，由于地质条件、材料和施工等因素的影响，锚固系统会产生许多缺陷。这些缺陷都会对锚杆的寿命和安全性能造成影响，所以对锚杆的缺陷识别是一项很有价值的研究。人工神经网络作为一个智能的分类器，可以对锚杆的缺陷进行识别分类，本文提出一种自适应阈值前馈神经网络修剪算法，其实质是通过判断隐含层神经元在学习过程中对输出的贡献值，利用显著性指数作为指标来删除网络中的冗余节点，实现网络结构的动态优化调整。结果表明，该方法能够降低网络结构的复杂度，同时提高了锚杆缺陷分类识别的精度。<br>

来源：2018年第5期

《振动与冲击》期刊编辑部

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