Logo
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Ελληνικά 
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Σύνδεση
Προβολή τεκμηρίου 
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
Όλο το DSpace
  • Κοινότητες & Συλλογές
  • Ανά ημερομηνία δημοσίευσης
  • Συγγραφείς
  • Τίτλοι
  • Λέξεις κλειδιά

Intelligent computational paradigms in earthquake engineering

Thumbnail
Συγγραφέας
Lagaros, N. D.; Tsompanakis, Y.
Ημερομηνία
2006
DOI
10.4018/978-1-59904-099-8
Εμφάνιση Μεταδεδομένων
Επιτομή
The enormous advances in computational hardware and software resources over the last fifteen years resulted in the development of non-conventional data processing and simulation methods. Among these methods artificial intelligence (AI) has been mentioned as one of the most eminent approaches to the so-called intelligent methods of information processing that present a great potential for engineering applications. Intelligent Computational Paradigms in Earthquake Engineering contains contributions that cover a wide spectrum of very important real-world engineering problems, and explore the implementation of neural networks for the representation of structural responses in earthquake engineering. This book assesses the efficiency of seismic design procedures and describes the latest findings in intelligent optimal control systems and their applications in structural engineering. Intelligent Computational Paradigms in Earthquake Engineering presents the application of learning machines, artificial neural networks and support vector machines as highly-efficient pattern recognition tools for structural damage detection. It includes an AI-based evaluation of bridge structures using life-cycle cost principles that considers seismic risk, and emphasizes the use of AI methodologies in a geotechnical earthquake engineering application. © 2007 by Idea Group Inc. All rights reserved.
URI
http://hdl.handle.net/11615/30153
Collections
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ. [19743]
htmlmap 

 

Πλοήγηση

Όλο το DSpaceΚοινότητες & ΣυλλογέςΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιάΑυτή η συλλογήΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιά

Ο λογαριασμός μου

ΣύνδεσηΕγγραφή (MyDSpace)
Πληροφορίες-Επικοινωνία
ΑπόθεσηΣχετικά μεΒοήθειαΕπικοινωνήστε μαζί μας
Επιλογή ΓλώσσαςΌλο το DSpace
EnglishΕλληνικά
htmlmap