《表3 来华大桥的多模型识别与遗传算法结果Tab.3 MM St-Id and GA results of Laihua Bridge》

《表3 来华大桥的多模型识别与遗传算法结果Tab.3 MM St-Id and GA results of Laihua Bridge》   提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究》


  1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户？点击这里登录
注:修正误差=（最大后验估计值/遗传算法结果-初始设计值）/初始设计值×100%.

将各关键参数（限于篇幅，以前两个为例）的后验概率分布绘于图10.直方图表示后验概率分布结果，曲线为通过广义极值曲线拟合后的后验概率，虚线表示最大后验估计值（见表3）.

图表编号XD0026319300    严禁用于非法目的
绘制时间2018.05.25
作者周云、贾凡丁、奚树杭
绘制单位湖南大学土木工程学院、湖南大学工程结构损伤诊断湖南省重点实验室、湖南大学土木工程学院、湖南大学土木工程学院
更多格式高清、无水印（增值服务）

相关图表

  1. 《表3 ACO&CT与启发式算法运行结果比较Tab.3 Comparison of results between ACO&CT and heuristics algorithms》2018.10.01
  2. 《表6 遗传算法 (GA) 识别f2结果》2019.01.01
  3. 《表3 ID3改进算法和其他改进算法实验结果对比表Tab.3 Comparison of experimental results of ID3 improved algorithm and other improved algorithms》2019.03.28
  4. 《表3 HMM-NBC模型手势识别结果Tab.3 Hand Gesture Recognition Results of HMM-NBC Model》2019.01.08
  5. 《表3 不同房间的遗传算法优化结果比较Tab.3 Comparison of genetic algorithm optimization results in different rooms》2019.02.28
  6. 《表3 模型识别检验Tab.3 The results of spatial panel model identification》2019.02.25
  7. 《表3 测边网的算法结果与比较Tab.3 The algorithm results and comparison of distance-measuring network》2019.02.15
  8. 《表3 GN68号点不同预测模型结果比较/mm Tab.3 Comparison of the Results of Different Prediction Models of GN68Point/mm》2019.02.05
  9. 《表3 3种算法处理实验数据压缩率和耗时统计结果Tab.3 The Data Compression Rate and Time Consuming Statistical Results of the Three Algorithms》2019.02.20
  10. 《表3 GA算法、TS算法、ACO算法和HBA算法仿真结果对比Tab.3 Simulation results comparison of GA, TS, ACO and HBA》2019.01.10
  11. 《表2 简支梁的多模型识别与GA算法结果Tab.2 Comparison of MM St-Id and GA algorithm identification results of the simply-supported beam》2018.05.25
  12. 《表3 PSO、PSO_GWO算法的寻优结果Tab.3 Optimization results of PSO and PSO_GWO algorithms》2018.11.30
  13. 《表3 正交实验结果与分析Tab.3 Results and analysis of orthogonal experiments》2018.09.25
  14. 《表3 测试图像数量及识别结果Tab.3 Numbers and inspection results of test images》2018.12.01
  15. 《表3 交互式测量算法和其他算法测量结果比较Tab.3 Comparison results of the interaction measurement algorithm and other algorithms》2018.06.28
  16. 《表3 GA-NN和AMPSO-NN预测模型的站点预测结果对比Tab.3 Comparison of site prediction results between GA-NN and AMPSO-NN》2018.12.01
  17. 《表3 2017.03.09-03.31实验数据与ECMWF数据的模型结果Tab.3 Result of experimental data and ECMWF data modelling from Mar.9th to 31st, 201》2018.04.01
  18. 《表3 BP神经网络与GA-BP算法评价指标比较Tab.3 Comparison of evaluation indexes between BP neural network and GA-BP algorithm》2018.02.20
  19. 《表3 传统面板模型与空间滞后模型的估计结果Tab.3 Estimated results of traditional panel model and spatial lag model》2018.12.01
  20. 《表3 两种模型拟合结果与监测结果的对比Tab.3 Comparison of Two Model Fitting Results and Monitoring Results》2018.03.20

随机翻阅

《表7 砖瓦泥料的拌和水率》 《表1-3条件不同下的脱硫效率》 《表4 正交试验因素水平表》 《表1 HD与同时伴上肢肌萎缩的颈椎病、MND的临床鉴别要点》 《表1 2017年深圳市宝安区金属制品行业不同危害因素类型组人群的基本情况》 《表1 深圳市福田区性病报告发病情况》 《表3 2019—2023年西安市物流量预测》 《表5 藜麦秸秆对奶牛营养物质表观消化率的影响》 《表2 各时期降雨径流要素统计Tab.2 Statistical characteristics of rainfall and runoff in different period》 《表1 包合温度对包合工艺的影响》