CN117493858B - 基于人工智能的基桩完整性识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基桩识别领域，更具体地，本发明涉及基于人工智能的基桩完整性识别方法。所述方法包括：获取基桩完整性类别和基桩属性；基于线性判别分析将基桩属性降维，获得新基桩属性；基于预设算法对新基桩属性分类，计算未被分类的难负样本的难分类度；建立神经网络模型对难负样本进行基桩完整性识别。通过本发明的技术方案，能够降低基桩完整性检测结果出现误判的概率，提高基桩完整性的识别准确率。
Description
技术领域
本发明一般地涉及基桩识别领域。更具体地，本发明涉及基于人工智能的基桩完整性识别方法。
背景技术
根据国家有关部门的规定，基桩的完整性分为四类，Ⅰ类桩桩身完整，Ⅱ类桩桩身有轻微缺陷，不会影响桩身结构承载力的正常发挥，Ⅲ类桩桩身有明显缺陷，对桩身结构承载力有影响，Ⅳ类桩桩身存在严重缺陷。一般Ⅰ类桩和Ⅱ类桩表示桩没问题，Ⅲ类桩是有问题，必须要进行处理之后才能进行下道工序施工，Ⅳ类桩是必须要返工进行处理。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的领域应用的人工智能技术。基桩完整性识别是通过一些物理的方法获得基桩的一些信息，根据这些信息判断基桩的完整性，但这些方法受制于检测原理的限制，检测的结果或多或少会出现误判，检测结果较为准确的静载试验法虽然检测结果更为准确，但是其有时会存在试验本身会改变检测结果的情况，即多次试验的结果不一致。
授权公告号为CN111428297B的专利文件公开了基于BP神经网络的桩基P～S曲线确定方法，该方法通过BP神经网络确定桩基P～S曲线，再根据待测桩基的P～S曲线确定待测桩基极限承载力。目前的方法主要通过单一的技术原理检测基桩完整性，受制于检测原理的限制，检测的结果会出现误判。
发明内容
为解决上述一个或多个技术问题，本发明提出获取基桩完整性类别和基桩属性；基于线性判别分析将基桩属性降维，获得新基桩属性；基于预设算法对新基桩属性分类，计算未被分类的难负样本的难分类度；建立神经网络模型对难负样本进行基桩完整性识别。为此，本发明在如下的多个方面中提供方案。
基于人工智能的基桩完整性识别方法，包括步骤：获取基桩完整性类别和基桩属性；基于线性判别分析将所述基桩属性降维，获得新基桩属性；基于预设算法对所述新基桩属性分类；将未被分类的新基桩属性对应的基桩样本定义为难负样本，计算所述难负样本的难分类度；建立神经网络模型，根据所述难负样本和难分类度对模型进行训练，得到识别模型，输出基桩完整性识别结果，其中，模型训练中所述神经网络模型的损失函数满足关系式：
其中，表示第/>个基桩样本的损失函数，/>表示神经网络模型的预测值，/>表示第/>个基桩样本的真实值，/>表示第/>个基桩样本的难分类度，/>表示基桩样本/>的基桩完整性预测错误的惩罚因子。
响应于待检测的基桩完整性类别及基桩属性，根据识别模型，生成基桩完整性识别结果。
在一个实施例中，基于线性判别分析将所述基桩属性降维包括步骤：设置降维的投影函数，所述投影函数满足关系式：
其中，表示投影前的属性值，/>表示投影后的属性值，/>表示投影矩阵。
类别的原始中心点满足关系式：
其中，表示类别/>的原始中心点，/>表示类别/>的基桩样本个数，/>表示类别/>的属性值集合，/>表示投影前的属性值。
根据投影函数，调整类别的原始中心点得到类别/>投影后中心点，类别/>投影后中心点满足关系式：
其中，表示类别/>投影后中心点，/>表示投影矩阵，/>表示类别/>的原始中心点。
计算类别的分散程度，类别/>的分散程度满足关系式：
其中，表示类别/>的分散程度，/>表示类别/>的基桩样本个数，/>表示属于投影后类别/>的样本，/>表示类别/>投影后中心点，/>表示投影后的属性值。
根据不同类别投影后中心点之间的距离以及分散程度设置线性判别的损失函数，线性判别的损失函数满足关系式：
其中，表示线性判别的损失函数，/>表示类别/>投影后中心点，/>表示类别/>的分散程度，/>表示类别/>投影后中心点。
当线性判别的损失函数达到最小时的投影变化即是线性判别分析的投影矩阵；线性判别分析得到降维后的新基桩属性。
在一个实施例中，基于预设算法对所述新基桩属性分类包括：对新基桩属性进行阈值分割：属性值的基桩样本为Ⅰ类桩；/>属性值/>的基桩样本为Ⅱ类桩；属性值/>的基桩样本为Ⅲ类桩；属性值/>的基桩样本为Ⅳ类桩；其余属性值的基桩样本为难负样本。
在一个实施例中，所述难负样本的难分类度满足关系式：
其中，表示第/>个基桩样本的难分类度，/>表示第/>个基桩样本的属性值，表示第/>个阈值，/>表示分类错误的基桩样本个数，/>表示难负样本的个数。
在一个实施例中，所述神经网络模型为反向传播神经网络，反向传播神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层用于接收难负样本的新基桩属性输入，所述隐藏层对输入信息进行特征提取后，将提取到的特征输入到所述输出层以输出基桩完整性类别的预测值。
本发明具有如下的有益效果：
1. 能够降低基桩完整性检测结果出现误判的概率，提高基桩完整性的识别准确率。
2.通过现有的检测基桩完整性的方法获得基桩的属性，根据基桩的属性和基桩完整性的类别使用线性判别分析对属性进行降维，降维完成后根据每个新的基桩属性对基桩完整性进行识别，将无法识别或识别不准确的难负样本提取出来，计算每个难负样本的难分类度，构建神经网络模型，使用难负样本训练神经网络模型，根据难负样本的难分类度构建模型的损失函数，使用梯度下降算法训练神经网络模型，模型训练完毕后，对新的难负样本进行基桩完整性识别。本发明与现有的方法相比可以在不改变基桩完整性的前提下，提高基桩完整性的识别准确率。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：
图1是本发明实施例基于人工智能的基桩完整性识别方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，当本发明的权利要求、说明书及附图使用术语“第一”、“第二”等时，其仅是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本发明的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
本发明提供了基于人工智能的基桩完整性识别方法。如图1所示，基于人工智能的基桩完整性识别方法包括步骤S1-步骤S4，以下具体说明。
S1，获取基桩完整性类别和基桩属性。
在一个实施例中，通过对基桩使用低应变法、高应变法、声波透射法、钻芯法等方法获取基桩检测数据。
低应变法的检测仪器设备应包括激振设备、传感器、信号采集及处理器和专用附件，其主要技术性能指标不应低于现行《基桩动测仪》（JG/T 3055）中规定的2级标准要求，具有连续采集、快速自动存贮、显示实测信号和处理分析信号的功能。高应变法检测仪器设备应包括激振设备、信号采集及分析仪、传感器和贯入度测量仪。声波透射法的设备检测仪器系统应由径向换能器、声波发射、接收放大、数据采集、数据处理、显示及存储等部分组成，检测仪应具有波形实时显示和声参量自动判读功能。当采用单孔声波折射法检测时，应具有一发双收功能。钻芯法的设备应采用液压操纵的钻机，钻机应配备单动双管钻具及相应的孔口管、扩孔器、卡簧、扶正稳定器和可捞取松软渣样的钻具，钻杆应顺直，直径宜为50mm。根据基桩的实际和专家经验给每一个基桩的完整性一个等级，基桩完整性等级包括：Ⅰ类桩、Ⅱ类桩、Ⅲ类桩和Ⅳ类桩。
在实际基桩检测过程中，根据不同基桩适合的多种方法对基桩进行检测，如高应变法宜用于等截面非嵌岩灌注桩、预制混凝土桩和钢桩的现场检测。
在一个实施例中，低应变法通过粘接在桩顶的传感器接收来自桩中的应力波信号，得到波传输的速度信号，可以计算得到速度传输的平均速度，还可以对其使用小波变换，获得不同时刻速度传输的频率，通过高应变法可以得到桩身单桩竖向承载力，声波透测法可以获得超声脉冲穿过各横截面时的声参数（如整桩波速、波幅的平均值），钻芯法可以获得基桩的长度、混凝土强度、桩底沉渣厚度、持力层情况等属性。
至此，获取基桩完整性类别和基桩属性。
S2，基于线性判别分析将基桩属性降维，获得新基桩属性。
在一个实施例中，先将基桩属性中属性值不是一维属性值的用适合的方法将其化为一维属性，示例性的，低应变法中获得的不同时刻速度传输的频率。对所获得的所有属性和基桩完整性类别使用线性判别分析进行降维，降维过程如下：
设置降维的投影函数，所述投影函数满足关系式：
其中，表示投影前的属性值，/>表示投影后的属性值，/>表示投影矩阵。
类别的原始中心点满足关系式：
其中，表示类别/>的原始中心点，/>表示类别/>的基桩样本个数，/>表示类别/>的属性值集合，/>表示投影前的属性值。
根据投影函数，调整类别的原始中心点得到类别/>投影后中心点，类别/>投影后中心点满足关系式：
其中，表示类别/>投影后中心点，/>表示投影矩阵，/>表示类别/>的原始中心点。
计算类别的分散程度，类别/>的分散程度满足关系式：
其中，表示类别/>的分散程度，/>表示类别/>的基桩样本个数，/>表示属于投影后类别/>的样本，/>表示类别/>投影后中心点，/>表示投影后的属性值。
根据不同类别投影后中心点之间的距离以及分散程度设置线性判别的损失函数，线性判别的损失函数满足关系式：
其中，表示线性判别的损失函数，/>表示类别/>投影后中心点，/>表示类别/>的分散程度，/>表示类别/>投影后中心点。
当线性判别的损失函数达到最小时的投影变化即是线性判别分析的投影矩阵。损失函数达到最小时同一类别内的点距离越近，不同类别间的点越远。
线性判别分析得到降维后的新基桩属性。
至此，能够获得降维后的新基桩属性。
S3，基于预设算法对新基桩属性分类，计算未被分类的难负样本的难分类度。
具体的，根据步骤S2获得的降维后的新基桩属性对基桩样本进行判断，对新的基桩属性进行阈值分割对基桩完整性进行判断。
在一个实施例中，线性判别分析后得到一个新的属性，利用新的属性对基桩的完整性进行判断，对新基桩属性进行阈值分割：属性值的基桩样本为Ⅰ类桩；/>属性值/>的基桩样本为Ⅱ类桩；/>属性值/>的基桩样本为Ⅲ类桩；属性值/>的基桩样本为Ⅳ类桩；其余属性值的基桩样本为难负样本。
将难负样本全部提取出来，计算难负样本的难分类度，难负样本的难分类度满足关系式：
其中，表示第/>个基桩样本的难分类度，/>表示第/>个基桩样本的属性值，表示第/>个阈值，/>表示分类错误的基桩样本个数，/>表示难负样本的个数。
表示将第/>个阈值和第/>个基桩样本的属性值两个值作为区间的两端点，在区间内的分类错误的基桩样本个数。
同理，表示将第/>个阈值和第/>个阈值作为区间的两端点，在区间内的难负样本的个数。
难负样本的难分类度表示的其实是模型提升多少分类准确性可以对其进行分类。
至此，能够获得难负样本的难分类度。
S4，建立神经网络模型对难负样本进行基桩完整性识别。
具体的，神经网络模型为反向传播神经网络，反向传播神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；输入层用于接收难负样本的新基桩属性输入，隐藏层对输入信息进行特征提取后，将提取到的特征输入到输出层以输出基桩完整性类别的预测值。
设定神经网络模型的损失函数，神经网络模型的损失函数满足关系式：
其中，表示第/>个基桩样本的损失函数，/>表示神经网络模型的预测值，/>表示第/>个基桩样本的真实值，/>表示第/>个基桩样本的难分类度，/>表示基桩样本/>的基桩完整性预测错误的惩罚因子，惩罚因子越小损失函数越大，表示惩罚越大，即越难分类的样本，其分类错误的损失越大，模型在训练的过程中会更加关注其分类的准确性。
模型建立后，使用难负样本训练模型，当模型达到设定的最大训练次数或模型的损失小于预设的损失阈值时，模型停止训练，模型训练完成后根据模型的评价指标选择最优的模型。
在一个实施例中，通过设备采集到基桩的不同属性，利用步骤S2得到的投影矩阵对采集到的属性进行降维得到基桩新的属性，根据步骤S3的阈值判断基桩的完整性，如果根据阈值不能准确的判断其完整性，将该基桩新的属性输入到训练完毕的神经网络模型中，模型输出该基桩完整性的类别，完成对基桩完整性识别。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (2)
1.基于人工智能的基桩完整性识别方法，其特征在于，包括步骤：
获取基桩完整性类别和基桩属性；
基于线性判别分析将所述基桩属性降维，获得新基桩属性；
基于预设算法对所述新基桩属性分类；
将未被分类的新基桩属性对应的基桩样本定义为难负样本，计算所述难负样本的难分类度；
建立神经网络模型，根据所述难负样本和难分类度对模型进行训练，得到识别模型，输出基桩完整性识别结果，其中，模型训练中所述神经网络模型的损失函数满足关系式：
其中，表示第/>个基桩样本的损失函数，/>表示神经网络模型的预测值，/>表示第/>个基桩样本的真实值，/>表示第/>个基桩样本的难分类度，/>表示基桩样本/>的基桩完整性预测错误的惩罚因子；
响应于待检测的基桩完整性类别及基桩属性，根据识别模型，生成基桩完整性识别结果；
基于线性判别分析将所述基桩属性降维包括步骤：
设置降维的投影函数，所述投影函数满足关系式：
其中，表示投影前的属性值，/>表示投影后的属性值，/>表示投影矩阵；
类别的原始中心点满足关系式：
其中，表示类别/>的原始中心点，/>表示类别/>的基桩样本个数，/>表示类别/>的属性值集合，/>表示投影前的属性值；
根据投影函数，调整类别的原始中心点得到类别/>投影后中心点，类别/>投影后中心点满足关系式：
其中，表示类别/>投影后中心点，/>表示投影矩阵，/>表示类别/>的原始中心点；
计算类别的分散程度，类别/>的分散程度满足关系式：
其中，表示类别/>的分散程度，/>表示类别/>的基桩样本个数，/>表示属于投影后类别/>的样本，/>表示类别/>投影后中心点，/>表示投影后的属性值；
根据不同类别投影后中心点之间的距离以及分散程度设置线性判别的损失函数，线性判别的损失函数满足关系式：
其中，表示线性判别的损失函数，/>表示类别/>投影后中心点，/>表示类别/>的分散程度，/>表示类别/>投影后中心点；
当线性判别的损失函数达到最小时的投影变化即是线性判别分析的投影矩阵；
线性判别分析得到降维后的新基桩属性；
基于预设算法对所述新基桩属性分类包括：
对新基桩属性进行阈值分割：
属性值的基桩样本为Ⅰ类桩；
属性值/>的基桩样本为Ⅱ类桩；
属性值/>的基桩样本为Ⅲ类桩；
属性值的基桩样本为Ⅳ类桩；
其余属性值的基桩样本为难负样本；
所述难负样本的难分类度满足关系式：
其中，表示第/>个基桩样本的难分类度，/>表示第/>个基桩样本的属性值，/>表示第/>个阈值，/>表示分类错误的基桩样本个数，/>表示难负样本的个数。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的基桩完整性识别方法，其特征在于，所述神经网络模型为反向传播神经网络，反向传播神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层用于接收难负样本的新基桩属性输入，所述隐藏层对输入信息进行特征提取后，将提取到的特征输入到所述输出层以输出基桩完整性类别的预测值。
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