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面向结构健康监测，对神经网络的工作性能从概率角度给予细致分析，区分了网络工作的两类典型错误。发现了影响网络工作性能的3个参数，并且指出随着时间的推移，3个参数对网络工作性能有着不同的影响。基于上述分析提出了面向长期结构健康监测的神经网络“错误抑制策略”，可以根据结构健康监测的要求来灵活抑制两类错误。最后将该策略应用于BP网络设计，重新定义了网络误差能量函数，给出了错误抑制系数的建议公式，推导了网络学习的权值修正公式。