A Bayesian Augmented-Learning framework for spectral uncertainty quantification of incomplete records of stochastic processes
- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource
- Sprache
-
Englisch
- Erschienen in
-
In: Chen, Y.; Patelli, E.; Edwards, B.; Beer, M.: A Bayesian Augmented-Learning framework for spectral uncertainty quantification of incomplete records of stochastic processes. In: Mechanical Systems and Signal Processing 200 (2023), 110573. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.110573
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
Hannover
- (wer)
-
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
- (wann)
-
2023
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
Hannover
- (wer)
-
Technische Informationsbibliothek (TIB)
- (wann)
-
2023
- Urheber
-
Chen, Yu
Patelli, Edoardo
Edwards, Benjamin
Beer, Michael
- DOI
-
10.15488/17288
- URN
-
urn:nbn:de:101:1-2405090221430.937933515124
- Rechteinformation
-
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
25.03.2025, 13:42 MEZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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Beteiligte
- Chen, Yu
- Patelli, Edoardo
- Edwards, Benjamin
- Beer, Michael
- Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
- Technische Informationsbibliothek (TIB)
Entstanden
- 2023
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