Probabilistic Active Learning: Uncertainty Sampling

Version 1.0.2 (281 octets) par Lawrence Bull
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Mise à jour 18 mars 2021
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- This code implements active learning through uncertainty sampling within a Gaussian Mixture Model (GMM), considering applications to streaming data.

- The code was written for engineering applications (structural health monitoring), implementation details can be found at [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888327019305096], a paper published in Mechanical Systems and Signal Processing (MSSP).

Citation pour cette source

@article{BULL2019106294, title = "Probabilistic active learning: An online framework for structural health monitoring", journal = "Mechanical Systems and Signal Processing", volume = "134", pages = "106294", year = "2019", author = "L.A. Bull and T.J. Rogers and C. Wickramarachchi and E.J. Cross and K. Worden and N. Dervilis"}

Bull, L.A., Rogers, T.J., Wickramarachchi, C., Cross, E.J., Worden, K. and Dervilis, N., 2019. Probabilistic active learning: An online framework for structural health monitoring. Mechanical Systems and Signal Processing, 134, p.106294.

Compatibilité avec les versions de MATLAB
Créé avec R2019b
Compatible avec toutes les versions
Plateformes compatibles
Windows macOS Linux
Catégories
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