A decentralized unsupervised structural condition diagnosis approach using deep auto‐encoders

Autor:	Pinghe Ni, Kejie Jiang, Xiuli Du, Qiang Han
Rok vydání:	2021
Předmět:	Computational Theory and Mathematics business.industry Computer science Structural condition Scalability Auto encoders Nonlinear dimensionality reduction Artificial intelligence business Computer Graphics and Computer-Aided Design Computer Science Applications Civil and Structural Engineering
Zdroj:	Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 36:711-732
ISSN:	1467-8667 1093-9687
DOI:	10.1111/mice.12641
Popis:	In this paper, the ideas of deep auto‐encoder (DAE) and manifold learning are adopted to solve the problem of structural condition diagnosis. A scalable decentralized end‐to‐end unsupervis...
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::3bfc463dc9c01690beedc23f999e4e90 https://doi.org/10.1111/mice.12641 Zobrazit plný text záznamu Plný text ve formátu PDF Plný text ve formátu HTML
Nepřihlášeným uživatelům se plný text nezobrazuje	K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.