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dc.contributor.author佐藤, 忠信ja
dc.contributor.author佐藤, 誠ja
dc.contributor.alternativeSATO, Tadanobuen
dc.contributor.alternativeSATO, Makotoen
dc.date.accessioned2009-04-09T06:13:22Z-
dc.date.available2009-04-09T06:13:22Z-
dc.date.issued1994-04-01-
dc.identifier.issn0386-412X-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2433/72571-
dc.description.abstractThis 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.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isojpn-
dc.publisher京都大学防災研究所ja
dc.publisher.alternativeDisaster Prevention Research Institute, Kyoto Universityen
dc.subject.ndc531.18-
dc.subject.ndc524.91-
dc.subject.ndc524.92-
dc.titleニューラルネットワークによる線形構造系の同定ja
dc.title.alternativeIDENTIFICATION OF LINEAR STRUCTURAL SYSTEM BY NEURAL NETWORKen
dc.typedepartmental bulletin paper-
dc.type.niitypeDepartmental Bulletin Paper-
dc.identifier.ncidAN00027784-
dc.identifier.jtitle京都大学防災研究所年報. Bja
dc.identifier.volume37-
dc.identifier.issueB-2-
dc.identifier.spage1-
dc.identifier.epage14-
dc.textversionpublisher-
dc.sortkey01-
dc.relation.urlhttp://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/nenpo/nenpo.html-
dcterms.accessRightsopen access-
dc.identifier.pissn0386-412X-
dc.identifier.jtitle-alternativeDisaster Prevention Research Institute Annuals. Ben
出現コレクション:No.37 B-2

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