Self-Organizing Maps for Structural Damage Detection:
A Novel Unsupervised Vibration-Based Algorithm

Self-Organizing Maps for Structural Damage Detection: A Novel Unsupervised Vibration-Based Algorithm

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Avci,Onur
Định dạng:	text
Ngôn ngữ:	vie
Truy cập trực tuyến:	https://thuvien.huce.edu.vn/Opac/DmdInfo.aspx?dmd_id=21692
Từ khóa:	Thêm từ khóa bạn đọc Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

Nonparametric Structural Damage Detection Algorithm for Ambient Vibration Response: Utilizing Artificial Neural Networks and Self-Organizing Maps
Thông tin tác giả:: Abdeljaber,Osama

Amplitude-Dependent Damping in Vibration Serviceability: Case of a Laboratory Footbridge
Thông tin tác giả:: Avci,Onur

Novel estimation methods for unsupervised discovery of latent structure in natural language text
Thông tin tác giả:: Smith, Noah Ashton
Thông tin xuất bản: (2008)

Spectral-Based Damage Identification in Structures under Ambient Vibration
Thông tin tác giả:: Alamdari,Mehrisadat Makki

An intelligent structural damage detection approach based on self-powered wireless sensor data / Amir H. Alavi...[et al.]
Thông tin tác giả:: Alavi, Amir H., và những người khác

An evaluation method for unsupervised anomaly detection algorithms / Nguyen Van Huy, Nguyen Trung Thanh, Nguyen Quang Uy
Thông tin tác giả:: Nguyen, Van Huy, và những người khác

Dynamic Methods for Damage Detection in Structures
Thông tin tác giả:: Morassi, Antonino, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Advances in Self-Organizing Maps
Thông tin xuất bản: (2020)

A novel signal-adaptive multi-feature extraction algorithm for arrhythmia detection
Thông tin tác giả:: Vinutha, L. B.
Thông tin xuất bản: (2023)

Structural Health Monitoring & Damage Detection, Volume 7
Thông tin tác giả:: Niezrecki, Christopher
Thông tin xuất bản: (2020)

Lung and Pancreatic Tumor Characterization in the Deep Learning Era: Novel Supervised and Unsupervised Learning Approaches
Thông tin tác giả:: Hussein, S.
Thông tin xuất bản: (2021)

Faithful representations and topographic maps : From distortion - to Information - based self - Organization / Marc M. Van Hulle;
Thông tin tác giả:: Van Hulle Marc M

Contour detection for UAV-based cadastral mapping
Thông tin tác giả:: Crommelinck, S.
Thông tin xuất bản: (2020)

Self - organizing maps as an approach to exploring spatiotemporal diffusion patterns
Thông tin tác giả:: Augustijn, Ellen-Wien
Thông tin xuất bản: (2020)

Sensitivity of embedded active PZT sensor for concrete structural impact damage detection
Thông tin tác giả:: Ai,Demi

Completed sample correlations and feature dependency-based unsupervised feature selection
Thông tin tác giả:: Tong, Liu, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Online Sequential Extreme Learning Machine for Vibration-Based Damage Assessment Using Transmissibility Data
Thông tin tác giả:: Meruane,V.

Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization
Thông tin tác giả:: Vellido, Alfredo, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Non-Line-of-Sight Identification Based on Unsupervised Machine Learning in Ultra Wideband Systems
Thông tin tác giả:: Fan, J.
Thông tin xuất bản: (2020)

A two-step approach for damage detection in laminated composite structures using modal strain energy method and an improved differential evolution algorithm /T. Vo-Duy, V. Ho-Huu, H. Dang-Trung, T. Nguyen-Thoi ⇑
Thông tin tác giả:: Duy,T. Vo-

Damage detection and localization method based on a frequency spectrum change in a scaled tripod model with strain rosettes
Thông tin tác giả:: Opoka,S.

Vibration control by damped braces of ﬁre-damaged steel structures subjected to wind and seismic loads / Fabio Mazza, Marco Fiore
Thông tin tác giả:: Mazza, Fabio, và những người khác

Improving The Quality Of Self-Organizing Map By “Different Elements" Competitive Strategy / Le Anh Tu
Thông tin tác giả:: Le Anh Tu

Unsupervised Feature Extraction Applied to Bioinformatics
Thông tin tác giả:: Taguchi, Y-h.
Thông tin xuất bản: (2020)

Applications of Supervised and Unsupervised Ensemble Methods
Thông tin xuất bản: (2020)

Supervised and Unsupervised Ensemble Methods and their Applications
Thông tin tác giả:: Okun, Oleg
Thông tin xuất bản: (2020)

Supervised and Unsupervised Learning for Data Science
Thông tin tác giả:: Berry, Michael W., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Sampling Techniques for Supervised or Unsupervised Tasks
Thông tin tác giả:: Ros, Frédéric, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Combination of geostatistics and self-organizing maps for the spatial analysis of groundwater level variations in complex hydrogeological systems
Thông tin tác giả:: Varouchakis, Emmanouil A., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Supervised and unsupervised MRF based 3D scene classification in multiple view airborn oblique images + powerpoint
Thông tin tác giả:: Xiao, J., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Efficient representation learning using unsupervised networks
Thông tin tác giả:: Lê, Đỗ Hoàng Nam
Thông tin xuất bản: (2022)

Unsupervised relational inference using masked reconstruction
Thông tin tác giả:: Gerrit, Großmann, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Unsupervised approach for load disaggregation with devices interactions
Thông tin tác giả:: Aiad,Misbah

Performance-Based Framework for Quantifying Structural Resilience to Blast-Induced Damage
Thông tin tác giả:: Quiel,Spencer E.

A Novel Artiﬁcial Intelligence Approach to Predict Blast-Induced Ground Vibration in Open-Pit Mines Based on the Fireﬂy Algorithm and Artiﬁcial Neural Network / Yonghui Shang, Nguyễn Hoàng, Bùi Xuân Nam..[và nh.ng.kh]
Thông tin tác giả:: Yonghui, Shang, và những người khác

An object-based burnt area detection method based on landsat images - a step forward for automatic global high-resolution mapping
Thông tin tác giả:: Wozniak, E.
Thông tin xuất bản: (2020)

A Combination Method for Android Malware Detection Based on Control Flow Graphs and Machine Learning Algorithms
Thông tin tác giả:: Ma, Z.
Thông tin xuất bản: (2020)

Concept of radial slippage propagation triggering self-loosening and optimisation design of novel anti-loosening structures
Thông tin tác giả:: Hao, Gong, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Unsupervised induction of latent semantic grammars with application to parsing
Thông tin tác giả:: Olney, Andrew McGregor
Thông tin xuất bản: (2007)

Boosted unsupervised multi-source selection for domain adaption
Thông tin tác giả:: Paul, A., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)