Erschienen: 23.08.2016 Abbildung von Aldrich / Auret | Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods | Softcover reprint of the original 1st ed. 2013 | 2016

Aldrich / Auret

Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods

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Softcover reprint of the original 1st ed. 2013 2016. Buch. xix, 374 S. 57 s/w-Abbildungen, 151 Farbabbildungen, 56 s/w-Tabelle, Bibliographien. Softcover

Springer. ISBN 978-1-4471-7160-7

Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm

Gewicht: 704 g

In englischer Sprache

Produktbeschreibung

This unique text/reference describes in detail the latest advances in unsupervised process monitoring and fault diagnosis with machine learning methods. Abundant case studies throughout the text demonstrate the efficacy of each method in real-world settings. The broad coverage examines such cutting-edge topics as the use of information theory to enhance unsupervised learning in tree-based methods, the extension of kernel methods to multiple kernel learning for feature extraction from data, and the incremental training of multilayer perceptrons to construct deep architectures for enhanced data projections. Topics and features: discusses machine learning frameworks based on artificial neural networks, statistical learning theory and kernel-based methods, and tree-based methods; examines the application of machine learning to steady state and dynamic operations, with a focus on unsupervised learning; describes the use of spectral methods in process fault diagnosis.

Gesamtwerk

Die 8. Auflage ist wieder auf sechs Bände angelegt. Darin finden sich übersichtlich und in systematischer Gliederung Vertragsmuster aus der Feder erfahrener Experten. Jedem dieser Muster folgen Anmerkungen, mit denen der dem Vertragsentwurf zu Grunde liegende Sachverhalt und die Gründe für die Wahl des spezifischen Formulars erläutert werden.

Autoren

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