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首页> Sensors (Basel, Switzerland)> Reducing the Training Samples for Damage Detection of Existing Buildings through Self-Space Approximation Techniques.

Reducing the Training Samples for Damage Detection of Existing Buildings through Self-Space Approximation Techniques.

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第一作者： Alberto,Barontini
第一单位： Department of Civil Engineering, ISISE, University of Minho, 4800-058 Guimarães, Portugal.
作者： Alberto,Barontini [1] ; Maria Giovanna,Masciotta [2] ; Paulo,Amado-Mendes [3] ; Luís F,Ramos [1] ; Paulo B,Lourenço [1]
作者单位： Department of Civil Engineering, ISISE, University of Minho, 4800-058 Guimarães, Portugal. [1] Department of Engineering and Geology, University G. d'Annunzio of Chieti-Pescara, 65127 Pescara, Italy. [2] Department of Civil Engineering, ISISE, University of Coimbra, 3030-788 Coimbra, Portugal. [3]
关键词 damage detectionhistorical buildingsnegative selection algorithmstructural health monitoring
医学主题词 模型, 理论(Models, Theoretical)
DOI 10.3390/s21217155
PMID 34770461
发布时间 2021-11-18
基金项目
UIDB/04029/2020/Fundação para a Ciência e Tecnologia SFRH/BD/115188/2016/Fundação para a Ciência e Tecnologia
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Sensors (Basel, Switzerland)

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2021年21卷21期

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