桥梁结构健康监测是典型的“土木工程＋信息科学”多学科交叉研究与工程实践领域。本书从信息技术视角，阐述了大数据技术在桥梁结构健康监测领域所取得的成果，包括桥梁结构监测大数据处理与分析技术、基于监测数据的结构状态评估、公路桥梁结构健康监测大数据云平台、桥梁结构智能管养领域知识图谱等。本书旨在引领更多具有信息技术学科背景的科技人员进入桥梁结构健康监测领域，以期弥补目前此类著作主要适用于土木工程学科背景人员的缺憾。 本书可供从事土木工程、桥梁结构健康监测以及大数据应用等方面研究和工程应用的广大科技人员参考，也可作为计算机科学与技术、土木工程等专业高年级本科生和研究生的学习参考书。

前言
第1章 绪论
1.1 桥梁结构健康监测的背景及意义
1.2 桥梁结构健康监测存在的问题
1.3 桥梁结构健康监测发展方向
1.3.1 基于大数据技术的桥梁结构健康监测
1.3.2 桥梁结构损伤识别模型的迁移学习
1.3.3 桥梁管养领域知识图谱构建与智能服务
参考文献
第2章 桥梁结构健康监测总览
2.1 桥梁结构健康监测研究
2.1.1 梁式桥主要病害
2.1.2 拱式桥主要病害
2.1.3 刚架桥主要病害
2.1.4 悬索桥主要病害
2.2 桥梁结构评估方法
2.3 基于物理模型的桥梁结构健康监测研究
2.3.1 有限元建模
2.3.2 模型修正
2.3.3 系统参数反演
2.4 基于数据驱动的桥梁结构健康监测研究
2.4.1 数据采集
2.4.2 数据存储
2.4.3 数据处理
2.4.4 数据分析方法
参考文献
第3章 深度神经网络模型在桥梁结构健康监测中的应用
3.1 深度神经网络模型
3.1.1 神经元模型
3.1.2 多层神经网络
3.1.3 深度卷积网络模型
3.2 桥梁结构健康监测数据深度神经网络模型构建
3.2.1 深度神经网络模型适用性分析
3.2.2 卷积神经网络模型
3.2.3 循环神经网络模型
3.3 应用案例
3.3.1 案例数据介绍
3.3.2 监测性能评估
3.3.3 多模型的对比分析
参考文献
第4章 融合神经网络在桥梁结构健康监测中的应用
4.1 神经网络的融合
4.1.1 数据级融合
4.1.2 特征级融合
4.1.3 决策级融合
4.2 桥梁结构健康监测融合神经网络模型的构建
4.2.1 融合神经网络模型
4.2.2 回声状态网络与多尺度卷积神经网络融合模型
4.2.3 经验模态分解与循环神经网络融合模型
4.3 应用案例
4.3.1 案例模型介绍
4.3.2 采集数据分析处理
4.3.3 融合神经网络模型的对比分析
参考文献
第5章 自然语言处理技术在桥梁管养领域的应用
5.1 自然语言处理
5.1.1 命名实体识别
5.1.2 实体关系抽取
5.1.3 机器阅读理解
5.2 桥梁管养领域文本语料库构建
5.2.1 桥梁管养领域文本特性分析
5.2.2 桥梁管养领域命名实体识别语料库构建
5.2.3 桥梁管养领域实体关系抽取语料库构建
5.2.4 桥梁管养领域问答数据构建
5.3 应用案例
5.3.1 桥梁管养领域命名实体识别
5.3.2 桥梁管养领域实体关系抽取
5.3.3 桥梁管养领域抽取式问答
参考文献
第6章 知识图谱技术在桥梁管养领域的应用
6.1 知识图谱技术
6.1.1 知识抽取
6.1.2 知识表示
6.1.3 知识融合
6.1.4 知识存储
6.2 桥梁管养领域知识图谱构建
6.2.1 桥梁管养领域知识图谱特性分析
6.2.2 桥梁管养知识图谱语义模式层
6.2.3 桥梁管养知识图谱实例数据层
6.3 桥梁管养知识图谱原型及应用
6.3.1 桥梁管养知识图谱原型
6.3.2 领域知识图谱智能交互
6.3.3 领域知识图谱问答系统
参考文献
第7章 公路桥梁结构健康监测大数据云平台
7.1 公路桥梁结构健康监测大数据云平台建设背景
7.2 公路桥梁结构健康监测大数据云平台技术架构
7.2.1 平台总体设计
7.2.2 平台建设关键技术
7.3 公路桥梁结构健康监测大数据云平台子系统研发工程
7.3.1 桥梁管养综合业务系统
7.3.2 桥梁结构健康监测大数据可视化展示系统
7.3.3 桥梁结构健康监测大数据分析与服务系统
7.3.4 智能巡检养护终端
参考文献