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J-GLOBAL ID：201702239589993622   整理番号：17A0278760

一軸炭素コンクリート実験データのためのスパイク応答モデル【Powered by NICT】

Spiking response model for uniaxial carbon concrete experimental data

著者 (3件)： Leichsenring Ferenc (Institute for Structural Analysis, Technische Universitaet Dresden, Germany, 01062) ,  Graf Wolfgang (Institute for Structural Analysis, Technische Universitaet Dresden, Germany, 01062) ,  Kaliske Michael (Institute for Structural Analysis, Technische Universitaet Dresden, Germany, 01062)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SSCI  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 関連工学タスクでは,複数のタイプのニューラルネットワークは溶液の一般的な方法である。異なる種類の人工ニューラルネットワークの他に,スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は,ネットの計算ユニット内の情報処理における継続開発について説明する。実験中の複合構造における亀裂の出現に関する炭素強化試験片の一軸引張試験を評価するためにこのニューラル型の特性を本論文で利用されている。亀裂検出は焦点関連工学実験へのSNNに基づく評価法のさらなる開発のためのショーケースと考えられている。寄与は五つの主要な部分に分けられるが,初期の簡単な紹介であるニューラルネットワークとその計算ユニットの概観を与え,特にスパイキングニューラルネットワークの分類に関連したした。SNNの提案されたアプリケーションは,実験データの評価,特に亀裂検出を標的とする-炭素強化コンクリート供試体の一軸引張試験を導入し,これは実験データの基礎である。データ内の亀裂発生検出を目的とした手法を適用し実験データに決定的に用いスパイク応答モデル(SRM)を提示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 情報処理 ,  *コンクリート ,  応用プログラム ,  複合構造 ,  ニューラルネットワーク ,  亀裂発生 ,  亀裂 ,  *一軸 ,  試験片 ,  *炭素 ,  亀裂検出 ,  一軸引張試験 ,  スパイキングニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 評価法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 一軸 ,  炭素 ,  コンクリート ,  実験データ ,  スパイク ,  応答 ,  モデル