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申请/专利权人：长安大学
摘要：一种数据驱动泛化增强结构构件性能预测方法及系统，包括：选定预测构件性能的模型输入特征；收集结构构件性能预测的模型输入特征和对应的实测构件性能建立数据集；把构件性能作为一个新的模型输入，根据扩充策略对数据集进行数据扩充并打上安全或不安全标签，得到扩充数据集；基于扩充数据集，进行模型训练，得到结构构件安全性分类预测模型；对于每个扩充后的特征数据，结构构件安全性分类预测模型预测输出安全与不安全标签之间的临界值，临界值作为所预测的构件性能。本发明所提出的方法可实现低成本的大范围应用，来辅助进行结构性能评估、剩余使用寿命预测、耐久性分析和结构管养工作。
主权项：1.一种数据驱动泛化增强结构构件性能预测方法，其特征在于，包括：选定预测构件性能的模型输入特征；收集结构构件性能预测的模型输入特征和对应的实测构件性能建立数据集；把构件性能作为一个新的模型输入，根据扩充策略对数据集进行数据扩充并打上安全或不安全标签，得到扩充数据集；基于扩充数据集，进行模型训练，得到结构构件安全性分类预测模型；对于每个扩充后的特征数据，结构构件安全性分类预测模型预测输出安全与不安全标签之间的临界值，临界值作为所预测的构件性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 一种数据驱动泛化增强结构构件性能预测方法及系统
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