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
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
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.
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.