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Aprendizaje profundo no supervisado para monitoreo de salud estructural

Autores: Boccagna, Roberto; Bottini, Maurizio; Petracca, Massimo; Amelio, Alessia; Camata, Guido

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Aprendizaje profundo no supervisado para monitoreo de salud estructural


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Monitoreo de salud estructural
Métodos basados en datos
Inteligencia artificial
Algoritmo de aprendizaje profundo
Detección de anomalías
Sensores

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 33

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En las últimas décadas, el monitoreo de la salud estructural ha ganado relevancia en el contexto de la ingeniería civil, y se ha hecho mucho esfuerzo para automatizar el proceso de adquisición y análisis de datos a través del uso de métodos basados en datos.

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