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本发明提出深度神经网络和贝叶斯网络耦合建网的结构安全评估方法,包括以下步骤；步骤S1：对土木结构各DNN-HBN耦合网节点进行编号；首先对外荷载及各构件响应进行编号,其变量类型为连续型；再为各构件响应节点和荷载节点设置离散隐藏节点,并设置离散的BN体系节点,其具有“安全”和“失效”两种状态,状态概率之和为1；步骤S2：通过有限元模型计算生成样本库；步骤S3：定义结合DNN和HBN的耦合网拓扑；步骤S4：同步进行DNN的训练和HBN的参数学习,得到DNN-HBN耦合网；步骤S5：有监测证据输入耦合网时,对土木结构的体系状态概率进行推理,以推理得到的失效概率作为结构安全评估的依据；本发明可在不完备监测证据下推理得到复杂结构体系的失效概率。

深度神经网络和贝叶斯网络耦合建网的结构安全评估方法,用于土木结构,通过深度神经网络DNN和贝叶斯网络HBN耦合建网进行,其特征在于：所述方法包括以下步骤；步骤S1：对土木结构各DNN-HBN耦合网节点进行编号；首先对外荷载及各构件响应进行编号,其变量类型为连续型；再为各构件响应节点和荷载节点设置离散隐藏节点,并设置离散的BN体系节点,其具有“安全”和“失效”两种状态,状态概率之和为1；步骤S2：通过有限元模型计算生成样本库；步骤S3：定义结合DNN和HBN的耦合网拓扑；步骤S4：同步进行DNN的训练和HBN的参数学习,得到DNN-HBN耦合网；步骤S5：有监测证据输入耦合网时,对土木结构的体系状态概率进行推理,以推理得到的失效概率作为结构安全评估的依据；所述步骤S3包括以下步骤；步骤S3-1：DNN拓扑定义：首先,将被监测构件节点作为DNN的输入层神经元,其余构件节点及荷载节点作为输出层神经元；随后通过多层隐含层建立输入和输出层间联系,层与层之间的神经元为全连接；隐藏层激活函数采用ReLU函数,输出层激活函数采用Sigmoid函数

福建大学信息学研究和软件开发团队是由多名软件开发经验丰富的教师和学生组成，目前取得软件著作权80多项。福州大学（Fuzhou University），简称福大，位于福建省福州市，创建于1958年，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”建设高校，国家教育部、国家国防科技工业局与福建省人民政府共建高校，福建省三所重点建设的高水平大学之一，福建省一流大学建设高校。