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Anomaly Detection in Structural Health Monitoring Data with Scarce Labeled Data Using Self-Supervised Pretraining Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种自监督学习方法，解决了结构健康监测中因标记数据稀缺导致的异常检测问题。该框架有效利用少量标记数据和大量未标记数据，显著提升了异常检测性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种自监督学习方法，解决了结构健康监测中的异常检测问题。
- 该框架有效利用少量标记数据和大量未标记数据。
- 研究结果表明，自监督学习技术显著提升了异常检测性能。
- 该方法具有重要的实际应用价值。
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