کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10225445 | 1701177 | 2018 | 35 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Active learning for semi-supervised structural health monitoring
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری فعال برای نظارت بر سلامت سازمانی نیمه نظارت
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
نظارت بر سلامت سازمانی، نظارت بر ارتعاش، یادگیری فعال، یادگیری نیمه نظارتی، طبقه بندی، تشخیص الگو،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی عمران و سازه
چکیده انگلیسی
A critical issue for structural health monitoring (SHM) strategies based on pattern recognition models is a lack of diagnostic labels to explain the measured data. In an engineering context, these descriptive labels are costly to obtain, and as a result, conventional supervised learning is not feasible. Active learning tools look to solve this issue by selecting a limited number of the most informative observations to query for labels. This work presents the application of cluster-adaptive active learning to measured data from aircraft experiments. These tests successfully illustrate the advantages of utilising active learning tools for SHM, and they present the first application/adaptation of active learning methods to engineering data - a MATLAB package is available via GitHub: https://github.com/labull/cluster_based_active_learning.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Sound and Vibration - Volume 437, 22 December 2018, Pages 373-388
Journal: Journal of Sound and Vibration - Volume 437, 22 December 2018, Pages 373-388
نویسندگان
L. Bull, K. Worden, G. Manson, N. Dervilis,