0
  • DE
  • EN
  • FR
  • Internationale Datenbank und Galerie für Ingenieurbauwerke

Anzeige

Robust sparse Bayesian learning for broad learning with application to high-speed railway track monitoring

Autor(en): ORCID (Key Lab of Smart Prevention and Mitigation of Civil Engineering Disasters of the Ministry of Industry and Information Technology, Harbin Institute of Technology, China)
(Key Lab of Smart Prevention and Mitigation of Civil Engineering Disasters of the Ministry of Industry and Information Technology, Harbin Institute of Technology, China)
ORCID (Key Lab of Smart Prevention and Mitigation of Civil Engineering Disasters of the Ministry of Industry and Information Technology, Harbin Institute of Technology, China)
(China Railway Siyuan Survey and Design Group Co., Ltd, China)
(Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA)
ORCID (Key Lab of Smart Prevention and Mitigation of Civil Engineering Disasters of the Ministry of Industry and Information Technology, Harbin Institute of Technology, China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring, , n. 2, v. 22
Seite(n): 147592172211042
DOI: 10.1177/14759217221104224
Structurae kann Ihnen derzeit diese Veröffentlichung nicht im Volltext zur Verfügung stellen. Der Volltext ist beim Verlag erhältlich über die DOI: 10.1177/14759217221104224.
  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10680459
  • Veröffentlicht am:
    18.06.2022
  • Geändert am:
    21.03.2023
 
Structurae kooperiert mit
International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE)
e-mosty Magazine
e-BrIM Magazine