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本文以桥梁挠度数据作为研究对象，对其测量点进行了关联分析，并依据RBF神经网络强大的函数逼近能力，提出了一种基于神经网络模型来恢复不可靠测量数据的方法。在仿真实验中，通过对比实验（该方法的均方误差为2E-9，线性回归法均方误差为0．6974），证实了该方法在理论和实践上的精确性和可行性。
基于RBF神经网络的桥梁挠度数据恢复研究
【摘 要】
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本文以桥梁挠度数据作为研究对象，对其测量点进行了关联分析，并依据RBF神经网络强大的函数逼近能力，提出了一种基于神经网络模型来恢复不可靠测量数据的方法。在仿真实验中，通过
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【出 处】
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仪器仪表学报
【发表日期】
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2006年12期
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