Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis With Machine Learning Methods - Couverture rigide
Livre 31 sur 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
Synopsis
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.
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Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods (eng)
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Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods
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Springer London Jul 2013, 2013
ISBN 10 : 1447151844
ISBN 13 : 9781447151845
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 396 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447151845
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Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)
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Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Describes the latest developments in nonlinear methods and their application in fault diagnosisDiscusses in detail several advances in machine learning theoryContains numerous case studies with real-world data from industryThis uniq. N° de réf. du vendeur 4185182
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Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods
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Buch. Etat : Neu. Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods | Chris Aldrich (u. a.) | Buch | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition | xix | Englisch | 2013 | Springer | EAN 9781447151845 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 105998569
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Springer, Springer Jul 2013, 2013
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ISBN 13 : 9781447151845
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Springer London, Springer, 2013
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. N° de réf. du vendeur 9781447151845
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Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods
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