![](/images/graphics-bg.png)
Structural Damage Identification Based on Rough Sets and Artificial Neural Network
المؤلفون المشاركون
Liu, Chengyin
Liu, Chunyu
Wu, Xiang
Wu, Ning
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper investigates potential applications of the rough sets (RS) theory and artificial neural network (ANN) method on structural damage detection.
An information entropy based discretization algorithm in RS is applied for dimension reduction of the original damage database obtained from finite element analysis (FEA).
The proposed approach is tested with a 14-bay steel truss model for structural damage detection.
The experimental results show that the damage features can be extracted efficiently from the combined utilization of RS and ANN methods even the volume of measurement data is enormous and with uncertainties.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Chengyin& Wu, Xiang& Wu, Ning& Liu, Chunyu. 2014. Structural Damage Identification Based on Rough Sets and Artificial Neural Network. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048674
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Chengyin…[et al.]. Structural Damage Identification Based on Rough Sets and Artificial Neural Network. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048674
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Chengyin& Wu, Xiang& Wu, Ning& Liu, Chunyu. Structural Damage Identification Based on Rough Sets and Artificial Neural Network. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048674
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048674
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)