一种基于Hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法技术

本发明专利技术涉及神经网络算法技术领域，且公开了一种基于Hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，数据采集：收集钢结构的节点连接松动情况的相关数据，数据包括节点松动前后的变化信息和其他可能影响节点松动的参数，包括温度、湿度等，对采集到的数据进行预处理，以便更好地应用于神经网络模型。该基于Hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，通过采用分层结构构建的方法，可以将大规模网络分解为较小的子网络，降低了网络的复杂性和计算负载，使得网络更易于管理和训练，同时分层结构使得每个子网络的规模适中，提高了网络的可操作性，同时也减少了运算和存储的需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及神经网络算法，具体是一种基于hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法。

技术介绍

1、神经网络算法：该方法使用了hopfield神经网络算法作为预测模型的核心，hopfield神经网络是一种反馈型人工神经网络，具有自学习和自适应性能，在模式识别和优化问题中有广泛应用，但是，现有的基于hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法无法对大规模数据进行处理，hopfield神经网络算法对于大规模网络的处理能力有限，当钢结构节点数量较大时，神经网络的维度也会变大，导致算法的计算复杂性急剧增加，并且可能会出现存储容量不足的情况，严重影响了方法在计算过程中的工作效率。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。

2、鉴于上述或现有技术中存在无法对大规模数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，其特征在于：其具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于Hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，其特征在于：所述在步骤S1和步骤S2阶段，需要采用稀疏编码技术来减少连接数量，其具体的算法步骤如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于Hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，其特征在于：所述在步骤S3和步骤S4中，引入分层结构构建，根据所划分的子网络，为每个子网络构建独立的Hopfield神经网络模型，这些子网络可以根据物理位置、功能区域或其他划分方法进行构建...

【技术特征摘要】

1.一种基于hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，其特征在于：其具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，其特征在于：所述在步骤s1和步骤s2阶段，需要采用稀疏编码技术来减少连接数量，其具体的算法步骤如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于hopfield神经网络算法的钢结构节点连接松动预测方法，其特征在于：所述在步骤s3和步骤s4中，引入分层结构构建，根据所划分的子网络，为每个子网络构建独立的hopfield神经网络模型，这些子网络可以根据物理位置、功能区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵燕荣，吴荣，
申请(专利权)人：奕坤西安科学技术研究有限公司，
类型：发明
国别省市：