Schadenserkennung von Brückendecks mit künstlichen neuronalen Netzen
Die Implementierung des Back-Propagation-Algorithmus zur Vorhersage des Ortes und der Schwere des Schadens in einem Brückendeck
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Dieses Buch analysiert die Durchführbarkeit und die Praxistauglichkeit eines Systems zur Erkennung von Strukturschäden an Brücken mit Hilfe künstlicher Intelligenz. Die verwendete künstliche Intelligenz ist bekannt als ein künstliches neuronales Netzwerk, ein Computerprogramm, das lose auf dem Design des menschlichen Gehirns basiert und für seine Lernfähigkeit bekannt ist. Es werden mehrere Schadensfälle analysiert und getestet, um das Neuronale Netz zu trainieren, wonach es bei einer Reihe von Eingaben in der Lage ist, den Zustand und den Ort des Schadens in einem Brückendeck vorher...
Dieses Buch analysiert die Durchführbarkeit und die Praxistauglichkeit eines Systems zur Erkennung von Strukturschäden an Brücken mit Hilfe künstlicher Intelligenz. Die verwendete künstliche Intelligenz ist bekannt als ein künstliches neuronales Netzwerk, ein Computerprogramm, das lose auf dem Design des menschlichen Gehirns basiert und für seine Lernfähigkeit bekannt ist. Es werden mehrere Schadensfälle analysiert und getestet, um das Neuronale Netz zu trainieren, wonach es bei einer Reihe von Eingaben in der Lage ist, den Zustand und den Ort des Schadens in einem Brückendeck vorherzusagen. Dieses Buch stellt eine perfekte Einführung in die grundlegende Theorie und die praktische Anwendung von Neuronalen Netzen in technischen Anwendungen dar. Es fördert dieses Konzept, indem es die mathematische Theorie in ein durchführbares und praktisches Werkzeug für praktizierende Ingenieure umsetzt.
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