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目的 为了提高大型结构健康监测系统的监测能力与损伤诊断率，降低误报率．方法 以小波变换作为动力信号处理工具。利用其可以降低噪声以及在时域-频域表征信号特征的强大能力。提取小波能量作为特征参数；以贝叶斯推理作为模式识别原理的概率神经网络（PNN）为损伤识别分类器，利用遗传算法来优化PNN模型中的圆滑参数σ，提出自适应小波概率神经网络（AWPNN）损伤识别方法．并对ASCE的基准结构模型进行损伤识别研究以验证该方法的有效性．结果 研究结果表明，在噪声程度达40％时，AWPNN的识别正确率高达98％．结论 AW