Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods - Couverture souple
Livre 31 sur 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
Synopsis
This book describes the latest developments in nonlinear methods and their application in fault diagnosis. It details advances in machine learning theory and contains numerous case studies with real-world data from industry.
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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 Aug 2016, 2016
ISBN 10 : 1447171608
ISBN 13 : 9781447171607
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Taschenbuch. 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 9781447171607
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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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Taschenbuch. Etat : Neu. Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods | Chris Aldrich (u. a.) | Taschenbuch | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition | xix | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9781447171607 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 103477878
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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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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 396 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447171607
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Taschenbuch. 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 9781447171607
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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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Paperback. Etat : Brand New. reprint edition. 393 pages. 9.25x6.10x0.93 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur zk1447171608
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