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ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
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a37b2p01.pdf | 856.03 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
タイトル: | ニューラルネットワークによる線形構造系の同定 |
その他のタイトル: | IDENTIFICATION OF LINEAR STRUCTURAL SYSTEM BY NEURAL NETWORK |
著者: | 佐藤, 忠信 ![]() 佐藤, 誠 ![]() |
著者名の別形: | SATO, Tadanobu SATO, Makoto |
発行日: | 1-Apr-1994 |
出版者: | 京都大学防災研究所 |
誌名: | 京都大学防災研究所年報. B |
巻: | 37 |
号: | B-2 |
開始ページ: | 1 |
終了ページ: | 14 |
抄録: | This paper explores the potential of using neural network approaches to identify the dynamic characteristics of structural system.The relevant neural network charac-eristics of learning algorithm is disscussed in the context of system identification.Because of self-learning nature of neural network the identified dynamic characteristics are strongly affected by the level of noise contained in the teaching signals.Using the Karman filtering technique, a method to identify the dynamic characteristics of structural system proof against contaminating noise in teaching signals is developed. |
URI: | http://hdl.handle.net/2433/72571 |
関連リンク: | http://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/nenpo/nenpo.html |
出現コレクション: | No.37 B-2 |

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