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Development of data anomaly classification for structural health monitoring based on iterative trimmed loss minimization and human-in-the-loop learning

Autor(en): ORCID (Department of Civil Engineering, National Chung-Hsing University, Taichung, Taiwan, R.O.C.)
(Department of Civil Engineering, National Chung-Hsing University, Taichung, Taiwan, R.O.C.)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217241242031
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10775642
  • Veröffentlicht am:
    29.04.2024
  • Geändert am:
    29.04.2024
 
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