基于模糊神经网络的桥梁状态评价.doc

天津大学硕士学位论文基于模糊神经网络的桥梁状态评价姓名：曹甄申请学位级别：硕士专业：结构工程指导教师：韩庆华20090801，仃，曲，），），），：，独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得苤盗盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文储签名酱统签字日期：研年（月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解丞鲞盘堂一有关保留、使用学位论文的规定。特授权苤鲞盘鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名玺镜导师签名：签字日期：刀研年结珥月日签字日期：上一年月弓日第一章绪论研究背景第一章绪论弟一早殖记党的十七届三中全会通过的中共中央关于推进农村改革发展若干重大问题的决定，对于深入贯彻落实科学发展观、统筹城乡发展、加快推进社会主义新农村建设也作出了新的部署。农村交通运输在新农村建设中具有重要地位和作用，国家对乡村公路建设发展、管理养护提出了新要求。年中央号文件中共中央国务院关于切实加强农业基础建设进一步促进农业发展农民增收的若干意见提出，要“大力发展农村公共交通，加大中央和地方财政性资金、国债资金投入力度，继续加强农村公路建设。强化农村公路建设质量监管，推进农村公路管理养护体制改革”；交通部在年月日召开的全国农村公路工作电视电话会议上对新时期农村公路工作也提出了更高的新要求。强调要切实把思想和行动统一到党的十七大精神和中央号文件的要求上来，做到“三个落实”；同时，交通部年月日下午召开贯彻落实中央决策部署加快交通基础设施建设电视电话会议，就贯彻落实党中央、国务院扩大内需促进经济增长的政策措施进行具体部署，第一条就是农村基础设施建设中的农村公路建设。为全面落实国务院、交通部关于农村公路建设养护的要求，配合我市社会主义新农村建设，天津市今后一段时期乡村公路要在加大农村公路建设的同时，还要保证现有农村公路设施的正常运营，而决定农村公路设施的运营状况的重要因素就是农村公路桥梁技术状况的好坏。天津市乡村公路桥梁大部分桥梁修建时间较早，旧桥数量多、承载力较低、结构简单，乡村公路桥梁病害与日俱增，有的已经到了非常严重的程度。在此背景下，对乡村公路桥梁进行评定、评价是十分必要的。但是，目前天津市乡村公路桥梁的评定、评价主要采用我国公路桥涵养护规范中的常规综合的评估方法，该方法的评定受人为因素影响较大，而且规范中规定，该方法是针对县级以上道路桥梁，对乡村公路桥梁没有明确的规定和说明。也就是说，当前天津市没有专门乡村公路特情的桥梁评价体系。基于以上原因，开展天津市乡村公路桥梁的评价指标体系、评价方法的研究有以下几方面的积极意义：）对天津市乡村公路桥梁提供一个科学预测的信息平台，能够对桥梁运营状况进行预测。揭示桥梁潜在危险，为产权单位提供准确的信息以便及时第章绪论做出维修加固或拆除重建的决策，避免重大事故的发生；）减少区县、乡镇工作人员工作量；）研究成果可以直接用于指导桥梁结构的设计和维护。国内外研究现状随着经济社会的发展，“以人为本”的思想得到深入的贯彻和体现，桥梁的安全性评价日益受到国内外专家学者的重视，人们在桥梁的安全性评价方面进行了大量的研究：美国桥梁管理系统主要针对公路交通网中中小桥梁的管理与维护，目前己广泛应用于各州的公路桥梁管理工作。系统采用网络优化模型和决策过程实现桥梁养护维修预算的制订和资金的分配，通过效用费用分析方法在限制预算范围内进行桥梁维修管理的决策。等【】于年针对混凝土桥梁开发了桥梁管理专家系统。系统功能分为两大模块：（）检测模块进行桥梁现场信息定期采集，基于知识的交互式系统作为补充：（）桥梁管理策略优化模块：包括检测策略、养护和维修三个子模块。系统中采用了（）方法进行可行评价。和】采用专家系统工具建立了桥梁总体评价程序。提出了采用模糊加权向量方法，基于由重要性两两比较矩阵得到的权重，采用弱分割和模糊加法得到相应各评价子集的模糊加权向量，提高了最终评价结果的稳定性，支持检测者评价结果的分散性，克服了对部分监测者可能不精确检测结果的敏感性。系统对桥梁结构的最终评价值分为级，并按照各级指标的权重及评价结果进行检测和维修策略的制订。】等年采用遗传算法与神经网络相结合的方法开发了桥梁损伤模糊评价专家系统。我国公路桥涵养护规范（）通过给出桥梁各部件评定标度和权重，采用常规综合的评估方法。张永清等【】用层次分析法建立了桥梁安全性评价模型，在专家咨询的基础上，借助多级模糊综合评判和打分法相结合，分析确定影响桥梁安全性的各因素的权重及隶属度，并计算出桥梁安全性的总评分，据此确定桥梁安全性第一章绪论等级。王永平等【】在对数位桥梁专家的咨询以及大量的调查研究基础之上，收集整理了桥梁评估专家知识，提出用损伤度量桥梁结构或构件的损伤程度，并采用模糊数学原理，建立了桥梁使用性能的模糊综合评估体系，并探索建立了桥梁评估专家系统。陈小佳【】应用应用多层次灰色评价法将评价者的分散信息处理成一个描述不同灰类程度的权向量，在此基础上对其进行单值化处理，得到被评桥梁的综合值，从而对被评桥梁技术状态排序。韩大建等【】应用神经网络进行桥梁缺损状况评估的方法，并对几种常见的人工神经网络模型的评估效果进行了比较。利用广东省内座桥梁的养护数据，对神经网络进行训练和测试，得出使用神经网络对桥梁进行评估，能够取得比较好的评估效果。钟珞等【】综合了现有状态评估理论，建立了基于层次分析思想的钢筋混凝土梁桥上部结构承载能力状态评估模型，结合模糊理论和神经网络，建立了基于监测信息的模糊神经网络推理框架。并利用推理规则，生成了用于网络训练的样本，并用实例验证了此评估技术的可行性。潘黎明】采用层次分析法、模糊数学理论和人利。经网络方法对斜拉桥的安全性及耐久性评价进行了深入研究，开发了大型桥梁安全性共耐久性评价的神经网络专家系统。其综合评价结果为桥梁总体状态对应于优、良、中、差、劣五个等级的模糊隶属度向量。桥梁状态评价方法现有桥梁评估的方法大致分为以桥梁承载能力评估为主的方法和以桥梁状态评估为主的综合评估方法。天津市乡村公路桥梁多属于中小桥梁，且数量多，分布广，此次主要采用桥梁缺损状况的调查，基于该类型调查通常采用桥梁状态评估为主的综合评估方法。结合调查相关，以下主要介绍桥梁状态评估为主的综合评估方法。常规综合评估：如加权算术平均、加权几何平均以及综合算术与几何平均的混合评估方法。这些算法虽然简单，但应用的领域却很广，是种经典的评估方法。如果事物本身比较容易定量化，这种方法不失为一种合理的评估方法。常规评估方法由于其概念清晰，计算简单，其广泛的适用性说明该第一章绪论方法具有很强的生命力，但同时也应看到不足之处：对于很难用定量的方法描述的事物，该方法的可靠性容易令人质疑【。层次分析法是美国运筹学家在世纪年代提出的。法是多指标综合评价的一种定量方法，它通过确定同一层次中各评估指标的初始权重，将定性因素定量化，在一定程度上减少了主观的影响，使评价更趋于科学化。权重的计算方法可采用乘积方根法与求和平均法。桥梁技术状况层次分析法是基于构件的加权评价模型，即对桥梁各构件的缺损状况进行评分，然后依据其相对重要性给定权重进行加权叠加，从而得到桥梁整体状况评分。但是层次分析法的权重确定一直以来未能有科学的形式【。模糊综合评价法，是用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体评价，其特点在于考虑了客观事物内部关系的错综复杂性和价值系统的模糊性。本文通过建立综合评价模型，确定隶属函数及权重，从而得出一般桥梁结构的综合评判方法。但也存在一些问题：如模糊运算法则的选择，隶属度的确定，参评人员主观上的不确定性和随机性【。神经网络的桥梁损伤评估原理是把用来描述评价指标特征的信息作为子神经网络的输入向量，将代表相应子系统综合评估的值作为神经网络的输出：再将得出的各子系统评估值作为输入向量，将桥梁损伤评估值作为母神经网络的输出；然后用足够多的样本训练这些子网络。使不同的输入向量能得到不同的输出值；这样，神经网络所持有的那组权系数值、阀值，便是网络通过自适应学习所得到的正确内部表示：接着用一个组开放型数据库分别记录各子神经网络和母神经网络的权系数值、阀值等数据，即先把样本对各子神经网络分别训练（直到收敛），把得到的权系数及相应阀值也存入一个数据库，已训练好的网络就可以作为桥梁损伤评估的工具了。另外，当有了新的训练样本时，可以将新样本与曾经使用过的样本合并，经过优化选择后重新训练神经网络，将得到的权系数、阀值存入相应的数据库覆盖原有数据，使神经网络能不断得以更新完善【】。但是，神经网络的缺点是神经网络的学习是隐含的、不被人理解的，而且常需要充足的样本才能获得良好的学习结果【引，此外是不适于表达基于规则的知识，权值往往没有实际意义【。模糊神经网络是近年来智能控制发展的一个热点，已经成功应用于飞机、汽车等领域，但在桥梁工程上的应用仍然处于探索阶段。模糊系统善于表达人的经验性知识，可以处理带模糊性的信息，这是神经网络做不到的：但另一方面，模糊系统的规则集和隶属函数等设计参数只能靠经验选择，很难自第一章绪论动设计和调整，这是模糊系统的主要缺点。因此，可以用神经网络来构造模糊系统，即利用神经网络的学习方法，根据输入、输出样本来自动设计和调整模糊系统的设计参数，实现模糊系统的自学习和自适应功能【】。本文主要研究内容和技术方法本文主要基于模糊神经网络在天津市乡村公路桥梁中的应用，主要研究内容和技术方法如下）乡村公路桥梁技术状况评价指标体系建立。通过对天津市乡村公路桥梁病害特征的调查，结合桥梁结构特征，建立评价指标体系。）通过对对模糊神经的基本原理研究，结合评价指标，对桥梁技术状况进行评价。）采用外业调查和内业处理分析相结合的办法。外业调查桥梁特征和病害数据，内业运用软件建立基于模糊神经网络评价体系，进行分析，为了检验该方法的实用性，采用规范方法、模糊推理、神经网路进行对比校核。第二章模糊神经网络第二章模糊神经网络模糊神经网络发展概况模糊神经网络是随着模糊系统与神经网络研究的发展而兴起的新的研究领域，它将神经网络获得的智能信息处理功能与可以借助人类语言处理不确定信息的模糊系统有机地结合在一起。可见，两种技术有很好的优势互补性，两者相结合可望产生很好的效果，所以在论述模糊神经网络结构和算法以前，首先简单回顾一下人工神经网络和模糊逻辑理论的研究现状。神经网络发展概述】早在年代初，神经解剖学、神经生理学、心理学以及人脑神经元的电生理的研究等都富有成果。其中，神经生物学家提倡数字化具有特别意义。他与青年数学家合作，从人脑信息处理观点出发，采用数理模型的方法研究了脑细胞的动作和结构及其生物神经元的一些基本生理特性，他们提出了第一个神经计算模型，即神经元的阈值元件模型，简称模型，他们认识到了模拟大脑可用于逻辑运行的网络，有一些结点，及结点与结点之间相互联系，构成一个简单神经网络模型。其主要贡献在于，结点的并行计算能力很强，为计算神经行为的某此方面提供了可能性，从而开创了神经网络的研究。这一革命性的思想，产生了很大影响。年的著作使许多学者受益，被认为是最具权威性和经典性的著作。在的理论框架的启示下，于年至年提出了神经网络集体运算功能的理论框架，随后，引起许多学者研究网络的热潮，对它作改进、提高、补充、变形等，至今仍在进行，推动了神经网络的发展。年成立了国际神经网络学会，尤其是进入世纪年代，随着正神经网络会刊的问世，各种论文专著逐年增加，在全世界范围内逐步形成了研究神经网络前所未有的新高潮。我国学术界大约在年代中期关注神经网络领域，有一些科学家起到先导的作用，如中科院生物物理所科学家汪云九，姚国正和齐翔林等：北京大学非线性研究中心在年月发起举办了：，。秘书长博士在会议期间作了神经网络一系列讲座，后来这些内容出版了。从这时第二章模糊神经网络起，我国有些数学家和计算机科学家。开始对这一领域产生兴趣，开展了一定的研究工作。神经网络在土木工程中也得到了广泛应用，自和于年将没有隐含层的感知器第一次用于简支梁的设计以来，越来越多的土木工程专家、学者将研究方向转移到该领域上。现在己有许多神经网络模型用于结构的评估、结构分析及优化设计、结构控制、多目标综合决策及预报、施工管理与规划、岩土与交通工程、材料的本构关系、回归分析等许多方面。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用必将更加深入和广泛。模糊逻辑理论发展概述】模糊理论实际上是模糊集合、模糊关系、模糊逻辑、模糊控制、模糊量测等理论的泛称。它是用于具有不确定性、不明确性的事物上，模糊逻辑的特性跟一般逻辑中不是真就是假的情况不一样的。在年提出模糊集合理论（），模糊集合是一个允许有模糊程度存在的理论。计算机需要精确的数据才能够做运算与推理，然而在真实世界中，人类的思维与表达过程是非常模糊的。例如，不错、还好、不太好等，这些词都是人类日常用语中常有的模糊语句。而模糊理论就是能够对于答案有程度上的表现，适合表达人类的知识。因此，模糊理论的发展，搭起了人类思维模式与计算机运算之间的桥梁。模糊逻辑系统成功应用的根源在于，模糊逻辑系统能够很好的利用专家知识，并且模糊逻辑本身提供了专家构造语言信息并将其转化为控制策略或系统特征模型的一种系统的推理方法，因而能够解决许多复杂而无法建立精确的数学模型系统的控制问题和许多难以用数学方法建模的复杂系统建模问题。同其它控制方法相比，模糊控制具有不需要被控对象精确数学模型、鲁棒性强、能够处理复杂甚至“病态”系统等优点。模糊模型可以用一组语言条件语句表达系统的动态特性，因此，模糊模型具有良好的人机交互能力，便于人机智能的结合。尽管模糊控制和模糊建模方法因其自身的优势在实践中取得了很大的发展，但是模糊逻辑系统仍然存在许多问题。第二章模糊神经网络模糊神经网络发展概述年，和在杂志上发表了“”一文，首次把模糊集和神经网络联系在一起；年，率先将模糊理论与神经网络结合进行了较为系统的研究。在此之后短短的几年时间内，模糊神经网络的理论及应用获得了飞速的发展。年，田民乐等【提出由多个模糊推理器和权重分配器构成的模糊神经网络，实现了多重多维的推理功能并把局部网络的广泛连接变为简单的单一连接，简化了网络的结构。年，达飞鹏等将滑模控制和模糊神经网络有机结合提出了一种分散滑模自适应控制，用模糊神经网络的输出代替滑模控制中的符号函数，从而消除了滑模控制中所固有的颤动现象。稳定性是模糊神经网络控制系统的重要指标之一，因为只有建立有效的稳定性标准，才能从理论角度设计基于模型的模糊神经网络控制器，才能建立合理的具有优良性能指标的模糊控制规则。蛇】最早研究了模糊控制系统的稳定性和能控性问题，给出了稳定性指标。著名的模型【，不仅开创了模糊模型辨识的一整套方法，同时也为模糊控制系统的稳定性分析提供了模型基础。【】给出了一种有效的稳定性判定方法，该方法采用模糊块图进行系统设计和稳定性分析，导出了基于直接方法保证模糊系统稳定的充分条件。】基于模型分析了语言模糊状态空间模型在意义下的稳定性问题，结果表明即使一些规则含有不稳定矩阵，系统模型仍能稳定，采用基于梯度的方法，可系统地判定模糊控制系统的稳定性。与通常的基于方法判定系统稳定性不同，陈建勤等纠给出了利用模糊关系矩阵分析模糊控制系统稳定性的新方法该方法基于被控过程关系矩阵和控制器关系矩阵导出了模糊系统闭环稳定的充分必要条件。模糊神经网络的学习算法大多来自神经网络学习算法，标准型模糊神经网络通常采用卯算法，为了避免曰算法的固有缺陷，文献【】将实值遗传算法应用于网络参数学习，收到了不错的效果。结合模糊基函数网络的特点，文献【】中应用递推最小二乘算法（）对网络参数进行整定。为了简化复杂的网络学习方法，文献提出了模糊神经网络随机学习机算法，该算法改进后每层之间的物理含义明确且节点数目减少，从而计算量有所减少，可以在低端计算设备上训练复杂的模糊神经网络。第二章模糊神经网络模糊神经网络原理神经网络原理神经元是一个多输入单输出的信息处理单元，而且，它对信息的处理是非线性的可以把神经元抽象为一个简单的数学模型。工程上用的人工神经元模型如图所示。厂，叫；：；，州一一图神经元的数学模型在图中，是神经元的输入，即是来自前级个神经元的轴突的信息是件申经元的阎值；，分别是神经元对，的权系数，也即突触的传递效率；是神经元的输出；是激发函数，它决定神经元受到输人，。的共同刺激达到阀值时以何种方式输出。从图的神经元模型，可以得到神经元的数学模型表达式：巾沪器蒜弘，第二章模糊神经网络）觚）。）。一，（）（）图典型激发函数（）厂；（）百丽）对于激发函数【】有多种形式，其中最常见的有阶跃型、线性型和型三种形式，这三种形式如图所示。为了表达方便；令：一只（）则式（）可写成下式：州】显然，对于阶跃型激发函数有：沪器蒜对于线性型激发函数，有：对于型激发函数，有：（）瓦（）（一）（）（）（）（）第二章模糊神经网络对于阶跃型激发函数，它的输出是电位脉冲，故而这种激发函数的神经元称离散输出模型。对于线性激发函数，它的输出是随输入的激发总量成正比的；故这种神经元称线性连续型模型。对于用型激发函数，它的输出是非线性的；故这种神经元称非线性连续型模型。上面所叙述的是最广泛应用而且人们最熟悉的神经元数学模型；也是历史最长的神经元模型。近若干年来，随着神经网络理论的发展，出现了不少新颖的神经元数学模型，这些模型包括逻辑神经元模型，模糊神经元模型等，并且渐渐也受到人们的关注和重视。模糊理论及评价原理模糊理论模糊数学为模糊系统与模糊控制的发展提供了起点和基本语言，模糊数学的基本原理就是用模糊集合的概念取代了经典数学理论中的集合概念而发展起来的。这里将给出模糊理论中的一些基本的概念，模糊集合，集合的一些运算。语言变量和模糊“”，规则也是模糊系统与模糊控制的本质所在。）模糊集合与隶属函数模糊集合是表示模糊概念的方法，它是普通集合理论的推广：在普通集合中，元素对集匍的隶属度只有和这两个值。模糊集合则把元素对集合么的隶属度从或扩充为，】。一般把集合彳的隶属函数砀，记作为一，具体来说有：如果论域中的任意一个元素对集合的隶属度为彳，且彳）满足）则说隶属函数一，确定了论域的一个模糊子射。彳）称为元素“对于模糊子集么的隶属度。下面一个模糊集合的例子：加，抚矽，若对某一个元素指定一个隶属度：一，专，一，则就可以确定一个模糊子集，它是“方块”这一模糊概念在论域上的表现；若指定另外一个隶属度：，则它是“圆”在论域的表现。第二章模糊神经网络）语言变量自然语言是指人们在日常生活和工作中所使用的语言，实际上是以字或词为符号的一种符号系统。人们通过它描述主客观事物、概念、行为、情感以及相互间的关系等。人与人对话需要自然语言，人与机器（计算机）“对话”需要机器语言。机器语言是一种形式语言，形式语言通过一系列符号去代表计算机的动作和被处理单元的状态，从而实现人与计算机的“对话”。自然语言与形式语言的根本区别在于自然语言具有模糊性，而形式语言不具有模糊性，即形式语言具有二值逻辑的特点。所以形式语言不能恰如其分地描述人们具有模糊性的思维过程。这就显示出人脑与电脑之间的根本区别在于判断和处理模糊现象的能力。为了使电脑向人脑“学习”，使电脑变“灵”，最有效的方法是在形式语言中渗入一些自然语言，使渗入自然语言的形式语言具有模糊性，从而使计算机在一定程度上具有判断和处理模糊信息的能力，也就是提高了机器的“智能”特性。通常，把含有模糊概念的语言称为模糊语言。首先从语义角度对自然语言进行集合描述，给出了一个集合描述的语言系统。模糊语言也具有它自己的组成要素和语法规则。语言变量是由一个五元组（幻幻，蚴来表征。其中是变量的名称，（，是椭论域。死均是语言变量值的集合，每个语言变量值是定义在论域上的一个模糊集合，是语法规则，用以产生语言变量的值的名称，是语义规则，用于产生模糊集合的隶属函数。）模糊规则模糊规则又称模糊“”，规则或语言规则，实际上是模糊推理的规则的语句实现形式。模糊规则的一般形式为：，其中，分别是论域哳吐的模糊集合。”，称为前件或前提；”为后件或结论。）模糊推理模型模糊推理模型在建立了输入输出语言变量及其隶属度函数，并构造完成模糊规则之后，就可以执行模糊推理计算。模糊推理的执行结果与模糊蕴含操作的定义、推理合成规则、模糊规则前件部分的连接词”的操作定义等有关，因而有多种不同的算法。第二章模糊神经网络（型模糊推理算法：型模糊推理算法采用极小运算规则定义模糊蕴含表达的模糊关系，例如规则：尺腰工，表达的模糊关系尺。定义为：。心）八儿），）当”，且模糊关系的合成运算采用“极大极小”运算时，模糊推理的结论计算如下：丑么。占上。）一）占）少）模糊推理算法模糊推理算法采用乘积算法作为模糊蕴含的规则，用来定义相应的模糊关系。设规则：，表达的模糊关系却定义为：聊曰。儿址口），）当”，且模糊关系的合成运算采用“极大一极小”运算时，模糊推理的结论计算如下：么。上。（心）（心）鳓）型模糊推理算法与其它类型的模糊推理方法不同，型模糊推理将去模糊化也结合到模糊推理中，其输出为精确量。零阶型模糊规则具有如下形式：，其中，为常数。而一阶型模糊规则的形式如下：，印可，上式中，均为常数。对于一个由条规则组成的型模糊推理结构，设每条规则具有下面的形式：，则系统总的输出用下式计算：第二章模糊神经网络喜心，），喜心减）模糊综合评价原理利用模糊逻辑进行评价过程一般归纳为以下几个步骤：（）找出因素集；（）找出评价矩阵；（）确定评估函数；（）计算评判指标。以下为模糊综合评判方法的介绍。建立因子集因子集是由影响评估对象的各个因子所组成的集合，可表示为：泸材，）（）其中：元素（，刀）为影响评价要考虑的因子，一般来说，各个因子在评估中有不同的重要性，因此必须对各个因子按其重要程度给不同的权重（，刀）。由各权重组成的因子权重集彳是因子集上的模糊子集，可用模糊向量表示为：彳（钆口“口），且，口，（）其中元素是因子对彳的隶属度，即反应了各个因子在综合评估中所具有的重要程度。建立评价集评价集是由评估对象作出评估结果所组成的集合，可表示为：巧，）（）式中（，）为各种可能的评价结果，可以是模糊的，也可以是非模糊的，但对的关系是明确的。模糊评估从一个出发进行评价，以确定评价对象对评价集元素的隶属程度（，）称为单因子模糊评价。对第个因子评价的结果足，称为单因子模糊评价集。（，）（）第二章模糊神经网络将各单因子评价集作为行，组成单因子评价矩阵：，只，（有了评价矩阵尺和因子的权重矩阵彳，进行复合运算，就能反映所有因子对评价对象的影响，进行评判。模糊子集记作：么（，），表示对评估的等级。模糊神经网络结构及算法由于模糊逻辑系统可以和多种神经网络系统相结合生成模糊神经网络，所以模糊神经网络的结构和学习算法也多种多样。本文以基于型的模糊神经网络介绍模糊神经网络结构和学习算法。模型设输入向量为：【玉，屯毛】，每个分量均为模糊语言变量，并设（），（，疗），其中（，彬）是誓的聊语言变量值，它是定义在论域矾上的一个模糊集合，相应的隶属度函数为哦（五）（，刀，）。设输出量也为模糊语言变量且丁（），其中（，）是的第歹个语言变量值，它是定义在论域巩上的模糊集合，相应的隶属度函数为如（）型模糊规则后件是输入变量的线性组合，即：尼：如果一是卅是卅是彳：，则是召。其中，表示规则总数，。若输入量采用单点模糊集合的模糊化方法，则对于给定的输入，可求得对于每条规则的适用度为：心（五），心（吃），心）或心（乇），心（艺），正）或心，心），正）（）（）第二章模糊神经网络模糊系统的输出量为每条规则的输出量的加权平均，即：刖口协户石：万阿由于计算上式的积分很麻烦，实际计算通常用下面的近似公式碰（）音一（虼）（一）（）其中虼是吏（）取最大值的点，它一般也就是隶属度函数的中心点。所以从而输出量的表达式可变为：其中：盹（儿），尥（）（）基于型的模糊神经网络结构基于型的分析，建立如下模糊神经网络结构。（）（）图模糊神经网络结构一虼上。汹一第二章模糊神经网络图中第一层为输入层（爿）。该层的各个节点直接与输入向量的各分量连接，它起着将输入值工【而，屯毛】传送到下一层的作用。第二层（）每个节点代表一个语言变量值，如瑚，等。它的作用是计算各输入分量属于各语言变量值模糊集合的隶属度函数詹，其中一心“）（）式中，力，：，观。是输入量个数，朋；是的模糊分割数。例如，若隶属函数采用高斯函数，则坩唧一，其中口、和盯，分别表示隶属函数的中心和宽度，该层的节点总数萋。第三层（）的每个节点代表一条模糊规则，它用来匹配模糊规则前件，计算出每条规则的适用度。即或口幽“，群，时）（）“，群，露（）其中，），易，），），肌矾。该层的节点总数肛。对于给定的输入，只有在输入点附近的那些语言变量值才有较大的隶属度，远离输入点的语言变量值的隶属度或者很小（高斯隶属度函数）或者为（三角形隶属度函数）。当隶属度很小（例如小于）时则取为。因此在推理层中只有少量节点输出非，而多数节点的输出为，这一点类似于局部逼近网络第四层（）的节点数与第三层相同，即肛肛肪它所实现的是归一化计算，即第二章模糊神经网络，（）第五层（）是输出层，也叫反模糊化层，它所实现的是清晰化计算，即噶话端，。、与前面所给出的标准模糊模型的清晰化计算相比较，第个语言值隶属函数的中心值，上式写成向量形式则为其中赐：模糊神经网络算法。，珊这里的相当于的云：；（）（）假设各输入分量的模糊分割数是预先确定的，那么需要学习的参数主要是第二层各结点隶属函数的中心值口蚺及宽度气以及第五层连接权隶属函数的中心值口，。，及宽度盯岫，连接权的学习算法我们要用到反向传播算法（曰算法）的原理。脐算法是在神经网络中运用最为广泛的算法，主要运用于前馈型网络。取误差函数去（蚝一咒），其中儿，是期望输出，是实际输出，首先计算第五层：点：一罢：一咒（）茁一万一瓦咒【第隰券喜群托（）第二章模糊神经网络第三层：辞一嚣群善斤（善刀）譬蔷（善）枷，第二层瑶一差善露；名取石采用取小运算，当露是第个规则结点输入的最小值时，否则驴萋筹驴萋筹。（）（）（）从而可求得一阶梯度为，最后可以给出参数的学习算法为（！）屿（）一了（）气（）一啦（）一占等啪）吲铲嚆（）（）、占、分别为中心、宽度和连接权的学习速度，均大于。模糊神经网络虽然也是局部逼近网络，但是它是按照模糊系统模型建立的，网络中各个结点及所有参数均有明显的物理意义，因此这些参数的初值可以根据系统的模糊或定性知识来加以确定，然后利用上述的学习算法可较快地收敛到要求的输入输出关系，这正是模糊神经网络比以前单纯的神经网络的优点所在。同时由于它具有神经网络的结构，因而参数的学习和调整比较容易，这又是它比单纯的模糊系统的优点所在。第二章模糊神经网络基于模糊神经网络的桥梁状况评定机理模糊经网络在桥梁状况评定的可行性卯神经网络可以在功能和物理机制上模拟人脑，使它在某种功能上具备了人脑的一些特征。卯神经网络不同于专家系统，专家系统是由专门的技术人员根据结构的设计特征编写的人性化的程序。它需要大量的专业人员和明确的规则。人工神经网络则不同，它只需要数据结构的输入，在自我学习的基础上，大大的降低了使用者的技术要求，使其应用的广泛性大大提高了。桥梁状况评定中大量的因素是不确定的，如材料的本构关系、结构的边界约束等等。专家系统在处理这些问题时候是以简化规则来替代，这导致了计算结果与实际的偏差。卯神经网络在处理这些不确定问题时无需对其做出简化，根据样本或试验数据直接学习和处理得出结果。无论从直觉推理还是从模糊判断的角度来说，人工神经网络都是可行的。但是评价中存在许多模糊的因素，而模糊系统善于表达入的经验性知识，可以处理带模糊性的信息，这是神经网络做不到的；但另一方面模糊系统的规则集和隶属函数等设计参数只能靠经验选择，很难自动设计和调整，这是模糊系统的主要缺点。因此可以用神经网络来构造模糊系统，就可利用神经网络的学习方法，根据输入输出样本来自动设计和调整模糊系统的设计参数，实现模糊系统的自学习和自适应功能。模糊神经网络评定原理基于模糊神经网络的桥梁技术状况评价原理首先依据模糊推理规则建立起监测信息到承桥梁评估之间的非线性映射关系，由于模糊规则的产生和推理都是一种函数映射关系，因此可以用神经网络替代一般的基于规则适应度计算的模糊推理。反过来，经过桥梁领域专家综合的模糊规则库可作为充足的网络学习样本，这样的推理网络不仅保持着模糊系统的知识表达和推理能力，同时可以进行学习、储存和并行处理，提高了整个评估的效果。基于模糊神经网络的桥梁技术状态评估的具体实现步骤如下：各评估参数、输出参数的隶属函数初始化，各评估和输出参数的隶属函数取高斯隶属函数。隶属函数的中心可初始取在各变量的均值点附近，隶属函数的宽度可根据各变量的离散程度取值；第二章模糊神经网络组织网络的训练样本：由监测得的数组设计变量果或根据专家经验产生数组评估参数和输出参数作为训练样本；训练样本输入网络进行训练，用神经网络不断调整设计变量和输出变量的隶属函数，满足一定的精度后停止训练；用上述产生训练样本的方法同样产生组计算样本，用训练好的网络得到输出向量。第二章农村公路桥梁技术状况评价指标第三章农村公路桥梁技术状况评价指标农村公路桥梁是农村道路交通的咽喉，更是确保整个农村公路交通系统正常运营的关键。天津地区农村公路桥梁由于长期的无序发展，存在大量的技术与管理方面的问题。广泛分布于天津地区的农村桥梁由于设计标准低，长期缺乏必要的养护维修，加之农村公路重载交通不断增长使桥梁病害日趋严重，已经在一定程度上影响了农村公路的交通运输，束缚了农村经济的发展。本章节重点分析天津地区农村公路桥梁的病害特征和破坏原因，在此基础上，提出适合天津地区农村公路桥梁养护技术评价指标。天津农村公路桥梁的病害现状为全面了解和掌握全市乡村公路桥梁状况，科学制定我市乡村公路桥梁养护管理工作，保持乡村公路桥梁处于正常使用状态，年天津市展开了乡村公路桥梁调查。此次调查的对象是年以前修建的乡村公路桥梁，由于修建时间和条件的原因，桥梁病害比较严重，为了更好的描述桥梁存在的问题，我们从桥面系、上部结构、下部结构和附属结构四方面来分类描述桥梁病害。但是由于天津市年以前的乡村公路桥梁结构普遍不存在伸缩缝、支座等构件，所以在病害描述和评价指标就不涉及伸缩缝、支座等构件。桥面系桥面铺装的作用是保护桥面板，提高桥面板的耐久性和服务寿命。桥面铺装层一旦破坏，雨水会沿桥面铺装层的裂缝渗入桥面板，削弱桥面板和桥面铺装层的联系，在荷载作用下桥面铺装层和桥面板间容易发生脱离，同时雨水的渗入加快了桥面板钢筋的锈蚀。其结果是影响桥梁的使用功能，降低桥梁的使用寿命，影响桥梁的美观，以致改变桥梁的受力状态。桥面铺装层直接承受行车荷载、梁体变形和环境因素的作用，其变形和应力特征与主梁及桥面板的结构形式密切相关，既能分散荷载并参与桥面板的受力，又起联结各主粱共同受力的作用。随着道路等级的提高，立