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Optimal tuning of three deep learning methods with signal processing and anomaly detection for multi-class damage detection of a large-scale bridge

Autor(en): ORCID (Civil Engineering Department, Faculty of Engineering, Kharazmi University, Tehran, Iran)
ORCID (Civil Engineering Department, Faculty of Engineering, Kharazmi University, Tehran, Iran)
(Civil Engineering Department, Faculty of Engineering, Kharazmi University, Tehran, Iran)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217231216694
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10775579
  • Veröffentlicht am:
    29.04.2024
  • Geändert am:
    29.04.2024
 
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