Littérature scientifique sur le sujet « Bayesian Inference Damage Detection »
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Articles de revues sur le sujet "Bayesian Inference Damage Detection"
Jiang, Xiaomo, et Sankaran Mahadevan. « Bayesian Probabilistic Inference for Nonparametric Damage Detection of Structures ». Journal of Engineering Mechanics 134, no 10 (octobre 2008) : 820–31. http://dx.doi.org/10.1061/(asce)0733-9399(2008)134:10(820).
Texte intégralAlkam, Feras, et Tom Lahmer. « Eigenfrequency-Based Bayesian Approach for Damage Identification in Catenary Poles ». Infrastructures 6, no 4 (13 avril 2021) : 57. http://dx.doi.org/10.3390/infrastructures6040057.
Texte intégralSmith, Reuel, Mohammad Modarres et Enrique López Droguett. « A recursive Bayesian approach to small fatigue crack propagation and detection modeling ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O : Journal of Risk and Reliability 232, no 6 (15 mars 2018) : 738–53. http://dx.doi.org/10.1177/1748006x18758721.
Texte intégralPrajapat, Kanta, et Samit Ray-Chaudhuri. « Detection of multiple damages employing best achievable eigenvectors under Bayesian inference ». Journal of Sound and Vibration 422 (mai 2018) : 237–63. http://dx.doi.org/10.1016/j.jsv.2018.02.012.
Texte intégralHou, Yunyun, Ruiyu He, Jie Dong, Yangrui Yang et Wei Ma. « IoT Anomaly Detection Based on Autoencoder and Bayesian Gaussian Mixture Model ». Electronics 11, no 20 (12 octobre 2022) : 3287. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11203287.
Texte intégralKernicky, Timothy, Matthew Whelan et Ehab Al-Shaer. « Vibration-based damage detection with uncertainty quantification by structural identification using nonlinear constraint satisfaction with interval arithmetic ». Structural Health Monitoring 18, no 5-6 (25 octobre 2018) : 1569–89. http://dx.doi.org/10.1177/1475921718806476.
Texte intégralMandal, Manisha, et Shyamapada Mandal. « Detection of transmission change points during unlock-3 and unlock-4 measures controlling COVID-19 in India ». Journal of Drug Delivery and Therapeutics 11, no 2 (15 mars 2021) : 76–86. http://dx.doi.org/10.22270/jddt.v11i2.4600.
Texte intégralSahu, Abhijeet, et Katherine Davis. « Inter-Domain Fusion for Enhanced Intrusion Detection in Power Systems : An Evidence Theoretic and Meta-Heuristic Approach ». Sensors 22, no 6 (9 mars 2022) : 2100. http://dx.doi.org/10.3390/s22062100.
Texte intégralHospedales, Timothy, et Sethu Vijayakumar. « Multisensory Oddity Detection as Bayesian Inference ». PLoS ONE 4, no 1 (15 janvier 2009) : e4205. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0004205.
Texte intégralJiang, Xiaomo, Yong Yuan et Xian Liu. « Bayesian inference method for stochastic damage accumulation modeling ». Reliability Engineering & ; System Safety 111 (mars 2013) : 126–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2012.11.006.
Texte intégralThèses sur le sujet "Bayesian Inference Damage Detection"
Goi, Yoshinao. « Bayesian Damage Detection for Vibration Based Bridge Health Monitoring ». Kyoto University, 2018. http://hdl.handle.net/2433/232013.
Texte intégralLebre, Sophie. « Stochastic process analysis for Genomics and Dynamic Bayesian Networks inference ». Phd thesis, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00260250.
Texte intégralFirst we study a parsimonious Markov model called Mixture Transition Distribution (MTD) model which is a mixture of Markovian transitions. The overly high number of constraints on the parameters of this model hampers the formulation of an analytical expression of the Maximum Likelihood Estimate (MLE). We propose to approach the MLE thanks to an EM algorithm. After comparing the performance of this algorithm to results from the litterature, we use it to evaluate the relevance of MTD modeling for bacteria DNA coding sequences in comparison with standard Markovian modeling.
Then we propose two different approaches for genetic regulation network recovering. We model those genetic networks with Dynamic Bayesian Networks (DBNs) whose edges describe the dependency relationships between time-delayed genes expression. The aim is to estimate the topology of this graph despite the overly low number of repeated measurements compared with the number of observed genes.
To face this problem of dimension, we first assume that the dependency relationships are homogeneous, that is the graph topology is constant across time. Then we propose to approximate this graph by considering partial order dependencies. The concept of partial order dependence graphs, already introduced for static and non directed graphs, is adapted and characterized for DBNs using the theory of graphical models. From these results, we develop a deterministic procedure for DBNs inference.
Finally, we relax the homogeneity assumption by considering the succession of several homogeneous phases. We consider a multiple changepoint
regression model. Each changepoint indicates a change in the regression model parameters, which corresponds to the way an expression level depends on the others. Using reversible jump MCMC methods, we develop a stochastic algorithm which allows to simultaneously infer the changepoints location and the structure of the network within the phases delimited by the changepoints.
Validation of those two approaches is carried out on both simulated and real data analysis.
Ko, Kyungduk. « Bayesian wavelet approaches for parameter estimation and change point detection in long memory processes ». Diss., Texas A&M University, 2004. http://hdl.handle.net/1969.1/2804.
Texte intégralReichl, Johannes, et Sylvia Frühwirth-Schnatter. « A Censored Random Coefficients Model for the Detection of Zero Willingness to Pay ». Springer, 2011. http://epub.wu.ac.at/3707/1/WU_epub_(2).pdf.
Texte intégralZhang, Hanze. « Bayesian inference on quantile regression-based mixed-effects joint models for longitudinal-survival data from AIDS studies ». Scholar Commons, 2017. https://scholarcommons.usf.edu/etd/7456.
Texte intégralOsborne, Michael A. « Bayesian Gaussian processes for sequential prediction, optimisation and quadrature ». Thesis, University of Oxford, 2010. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:1418c926-6636-4d96-8bf6-5d94240f3d1f.
Texte intégralSuvorov, Anton. « Molecular Evolution of Odonata Opsins, Odonata Phylogenomics and Detection of False Positive Sequence Homology Using Machine Learning ». BYU ScholarsArchive, 2018. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/7320.
Texte intégralZhang, Fan. « Statistical Methods for Characterizing Genomic Heterogeneity in Mixed Samples ». Digital WPI, 2016. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-dissertations/419.
Texte intégralAsgrimsson, David Steinar. « Quantifying uncertainty in structural condition with Bayesian deep learning : A study on the Z-24 bridge benchmark ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-251451.
Texte intégralEn maskininlärningsmetod för strukturell skadedetektering av broar presenteras. Metoden valideras på det kända referensdataset Z-24, där en sensor-instrumenterad trespannsbro stegvist skadats. Ett Bayesianskt neuralt nätverk med autoenkoders tränas till att rekonstruera råa sensordatasekvenser, med osäkerhetsgränser i förutsägningen. Rekonstrueringsavvikelsen jämförs med avvikelsesfördelningen i oskadat tillstånd och sekvensen bedöms att komma från ett skadad eller icke skadat tillstånd. Flera realistiska stegvisa skadetillstånd upptäcktes, vilket gör metoden användbar i ett databaserat skadedetektionssystem för en bro i full storlek. Detta är ett lovande steg mot ett helt operativt databaserat skadedetektionssystem.
Kennedy, Justin M. « Wave-induced marine craft motion estimation and control ». Thesis, Queensland University of Technology, 2021. https://eprints.qut.edu.au/213481/1/Justin_Kennedy_Thesis.pdf.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Bayesian Inference Damage Detection"
Mohammadi-Ghazi, Reza, et Oral Buyukozturk. « Bayesian Inference for Damage Detection in Unsupervised Structural Health Monitoring ». Dans Model Validation and Uncertainty Quantification, Volume 3, 283–89. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-15224-0_30.
Texte intégralPepi, Chiara, et Massimiliano Gioffré. « Vibration Based Bayesian Inference for Finite Element Model Parameters Estimation and Damage Detection ». Dans Lecture Notes in Mechanical Engineering, 1591–607. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-41057-5_129.
Texte intégralChowdhury, Ananda S., et Suchendra M. Bhandarkar. « Fracture Detection Using Bayesian Inference ». Dans Computer Vision-Guided Virtual Craniofacial Surgery, 91–109. London : Springer London, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-85729-296-4_6.
Texte intégralHanson, Timothy, Sudipto Banerjee, Pei Li et Alexander McBean. « Spatial Boundary Detection for Areal Counts ». Dans Nonparametric Bayesian Inference in Biostatistics, 377–99. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19518-6_19.
Texte intégralBassetti, Federico, Fabrizio Leisen, Edoardo Airoldi et Michele Guindani. « Species Sampling Priors for Modeling Dependence : An Application to the Detection of Chromosomal Aberrations ». Dans Nonparametric Bayesian Inference in Biostatistics, 97–114. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19518-6_5.
Texte intégralEftekhar Azam, Saeed. « Recursive Bayesian Estimation of Partially Observed Dynamic Systems ». Dans Online Damage Detection in Structural Systems, 7–55. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-02559-9_2.
Texte intégralYang, Yuan, Zhongmin Cai, Weixuan Mao et Zhihai Yang. « Identifying Intrusion Infections via Probabilistic Inference on Bayesian Network ». Dans Detection of Intrusions and Malware, and Vulnerability Assessment, 307–26. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-20550-2_16.
Texte intégralHegenderfer, Joshua, Sez Atamturktur et Austin Gillen. « Damage Detection in Steel Structures Using Bayesian Calibration Techniques ». Dans Topics in Modal Analysis II, Volume 6, 179–93. New York, NY : Springer New York, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-2419-2_16.
Texte intégralÁsgrímsson, Davíð Steinar, Ignacio González, Giampiero Salvi et Raid Karoumi. « Bayesian Deep Learning for Vibration-Based Bridge Damage Detection ». Dans Structural Integrity, 27–43. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-81716-9_2.
Texte intégralDzunic, Zoran, Justin G. Chen, Hossein Mobahi, Oral Buyukozturk et John W. Fisher. « A Bayesian State-Space Approach for Damage Detection and Classification ». Dans Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series, 171–83. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-15248-6_18.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Bayesian Inference Damage Detection"
Zhou, K., Q. Shuai et J. Tang. « Adaptive Damage Detection Using Tunable Piezoelectric Admittance Sensor and Intelligent Inference ». Dans ASME 2014 Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems. American Society of Mechanical Engineers, 2014. http://dx.doi.org/10.1115/smasis2014-7624.
Texte intégralBellam Muralidhar, Nanda Kishore, et Dirk Lorenz. « A Model-Based Damage Identification using Guided Ultrasonic Wave Propagation in Fiber Metal Laminates ». Dans VI ECCOMAS Young Investigators Conference. València : Editorial Universitat Politècnica de València, 2021. http://dx.doi.org/10.4995/yic2021.2021.12684.
Texte intégralShuai, Q., K. Zhou et J. Tang. « Structural damage identification using piezoelectric impedance and Bayesian inference ». Dans SPIE Smart Structures and Materials + Nondestructive Evaluation and Health Monitoring, sous la direction de Jerome P. Lynch. SPIE, 2015. http://dx.doi.org/10.1117/12.2084442.
Texte intégralNajar, Fatma, Nuha Zamzami et Nizar Bouguila. « Fake News Detection Using Bayesian Inference ». Dans 2019 IEEE 20th International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science (IRI). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iri.2019.00066.
Texte intégralLiu, Chen, Xuemei Bai, Gounou Charles Sobabe, Chenjie Zhang, Zhijun Wang et Bin Guo. « Spectrum detection based on Bayesian inference ». Dans 2017 10th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/cisp-bmei.2017.8302115.
Texte intégralHooi, Bryan, Neil Shah, Alex Beutel, Stephan Günnemann, Leman Akoglu, Mohit Kumar, Disha Makhija et Christos Faloutsos. « BIRDNEST : Bayesian Inference for Ratings-Fraud Detection ». Dans Proceedings of the 2016 SIAM International Conference on Data Mining. Philadelphia, PA : Society for Industrial and Applied Mathematics, 2016. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611974348.56.
Texte intégralCanillas, Remi, Omar Hasan, Laurent Sarrat et Lionel Brunie. « Supplier Impersonation Fraud Detection using Bayesian Inference ». Dans 2020 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/bigcomp48618.2020.00-53.
Texte intégralShuai, Q., G. Liang et J. Tang. « Piezoelectric admittance-based damage identification by Bayesian inference with pre-screening ». Dans SPIE Smart Structures and Materials + Nondestructive Evaluation and Health Monitoring, sous la direction de Gyuhae Park. SPIE, 2016. http://dx.doi.org/10.1117/12.2219159.
Texte intégralJin, Yuanwei. « Cognitive multi-antenna radar detection using Bayesian inference ». Dans 2012 IEEE 7th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/sam.2012.6250524.
Texte intégralGao, Hong-Yun, et Kin-Man Lam. « Salient object detection using octonion with Bayesian inference ». Dans 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2014.7025666.
Texte intégral