Out-of-Distribution-Aware Structural Damage Classification via Hybrid Variational Autoencoder and Gradient Boosting

Structural damage classification is vital for the safety and longevity of critical infrastructure. Machine learning models, though effective in predicting structural behavior, often struggle with out-of-distribution data that differ from their training sets. While out-of-distribution detection has a...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Computers & structures Jg. 317; S. 107905
Hauptverfasser: Prayogo, Handy, Yang, I-Tung
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier Ltd 01.10.2025
Schlagworte:
ISSN:0045-7949
Online-Zugang:Volltext
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