基于支持向量机和聚类的结构损伤诊断方法的任务书任务书一、课程介绍本课程主要围绕基于支持向量机和聚类的结构损伤诊断方法展开，通过介绍支持向量机和聚类算法的原理及其在结构损伤诊断中的应用，让学生理解基于支持向量机和聚类的结构损伤诊断方法的思想和实现方法，提高学生的实际动手能力。二、课程目标1.了解支持向量机算法的基本原理和应用；2.了解聚类算法的基本原理和应用；3.掌握支持向量机和聚类算法在结构损伤诊断中的应用；4.了解结构损伤的诊断方法和技术；5.通过课程学习和实践，提高学生的动手能力和实际应用能力。三、课程内容1.支持向量机算法介绍（1）支持向量机算法原理；（2）支持向量机分类问题；（3）支持向量机回归问题；（4）支持向量机应用实例。2.聚类算法介绍（1）聚类算法原理；（2）层次聚类；（3）K-Means算法；（4）聚类应用实例。3.结构损伤诊断介绍（1）结构损伤诊断的基本概念；（2）结构损伤诊断的方法和技术；（3）结构损伤诊断实例。4.基于支持向量机和聚类的结构损伤诊断方法介绍（1）支持向量机和聚类在结构损伤诊断中的应用；（2）基于支持向量机和聚类的结构损伤诊断方法；（3）基于支持向量机和聚类的结构损伤诊断实例。四、教学方法本课程采用理论教学和案例分析相结合的教学方式。理论教学主要讲授相关算法和技术原理，案例分析主要是通过实际案例的分析和讨论，帮助学生加深对知识的理解和应用能力。五、考核方式考核方式分为平时成绩和期末考试两部分。平时成绩包括学生课堂表现、作业完成情况、参与讨论等，占总成绩的30%；期末考试占总成绩的70%。六、参考教材1.《支持向量机(SupportVectorMachines)入门与精通》刘建波著2.《数据挖掘与机器学习》李航著3.《结构健康监测与损伤识别：方法及应用》郑志刚著注：以上教材不作为硬性要求，教师也可根据教学实际选用其他适合的教材或资料。