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Faulty data detection and classification for bridge structural health monitoring via statistical and deep‐learning approach

Auteur(s): ORCID (State Key Laboratory for Disaster Reduction in Civil Engineering Tongji University Shanghai China)
(State Key Laboratory for Disaster Reduction in Civil Engineering Tongji University Shanghai China)
(Department of Bridge Engineering Tongji University Shanghai China)
(State Key Laboratory for Disaster Reduction in Civil Engineering Tongji University Shanghai China)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Structural Control and Health Monitoring, , n. 11, v. 28
DOI: 10.1002/stc.2824
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10624281
  • Publié(e) le:
    26.08.2021
  • Modifié(e) le:
    22.10.2021
 
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