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100%: Zhiwen Chen: Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes - Canonical Correlation Analysis and Projection Based Methods (ISBN: 9783658167561) 2017, in Englisch, auch als eBook.Nur diese Ausgabe anzeigen…
80%: Zhiwen Chen: Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes - Canonical Correlation Analysis and Projection Based Methods (ISBN: 9783658167554) 2017, in Deutsch, Taschenbuch.Nur diese Ausgabe anzeigen…
Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes - Canonical Correlation Analysis and Projection Based Methods
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Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes
~EN NW EB DLISBN: 9783658167561 bzw. 3658167564, vermutlich in Englisch, Springer Shop, neu, E-Book, elektronischer Download.
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Zhiwen Chen aims to develop advanced fault detection (FD) methods for the monitoring of industrial processes. With the ever increasing demands on reliability and safety in industrial processes, fault detection has become an important issue. Although the model-based fault detection theory has been well studied in the past decades, its applications are limited to large-scale industrial processes because it is difficult to build accurate models. Furthermore, motivated by the limitations of existing data-driven FD methods, novel canonical correlation analysis (CCA) and projection-based methods are proposed from the perspectives of process input and output data, less engineering effort and wide application scope. For performance evaluation of FD methods, a new index is also developed. eBook.
Zhiwen Chen aims to develop advanced fault detection (FD) methods for the monitoring of industrial processes. With the ever increasing demands on reliability and safety in industrial processes, fault detection has become an important issue. Although the model-based fault detection theory has been well studied in the past decades, its applications are limited to large-scale industrial processes because it is difficult to build accurate models. Furthermore, motivated by the limitations of existing data-driven FD methods, novel canonical correlation analysis (CCA) and projection-based methods are proposed from the perspectives of process input and output data, less engineering effort and wide application scope. For performance evaluation of FD methods, a new index is also developed. eBook.
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Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes - Canonical Correlation Analysis and Projection Based Methods
DE NW EB DLISBN: 9783658167561 bzw. 3658167564, in Deutsch, Springer Fachmedien Wiesbaden, neu, E-Book, elektronischer Download.
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Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes: Zhiwen Chen aims to develop advanced fault detection (FD) methods for the monitoring of industrial processes. With the ever increasing demands on reliability and safety in industrial processes, fault detection has become an important issue. Although the model-based fault detection theory has been well studied in the past decades, its applications are limited to large-scale industrial processes because it is difficult to build accurate models. Furthermore, motivated by the limitations of existing data-driven FD methods, novel canonical correlation analysis (CCA) and projection-based methods are proposed from the perspectives of process input and output data, less engineering effort and wide application scope. For performance evaluation of FD methods, a new index is also developed. Englisch, Ebook.
Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes: Zhiwen Chen aims to develop advanced fault detection (FD) methods for the monitoring of industrial processes. With the ever increasing demands on reliability and safety in industrial processes, fault detection has become an important issue. Although the model-based fault detection theory has been well studied in the past decades, its applications are limited to large-scale industrial processes because it is difficult to build accurate models. Furthermore, motivated by the limitations of existing data-driven FD methods, novel canonical correlation analysis (CCA) and projection-based methods are proposed from the perspectives of process input and output data, less engineering effort and wide application scope. For performance evaluation of FD methods, a new index is also developed. Englisch, Ebook.
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Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes als eBook von Zhiwen Chen, Zhiwen Chen (2017)
DE NWISBN: 9783658167561 bzw. 3658167564, in Deutsch, Gabler, Betriebswirt.-Vlg, neu.
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Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes (2017)
~EN NW EB DLISBN: 9783658167561 bzw. 3658167564, vermutlich in Englisch, neu, E-Book, elektronischer Download.
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Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes als von Zhiwen Chen (2017)
DE NWISBN: 9783658167554 bzw. 3658167556, in Deutsch, Gabler, Betriebswirt.-Vlg, neu.
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Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes
DE NWISBN: 9783658167554 bzw. 3658167556, in Deutsch, neu.
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Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes: Canonical Correlation Analysis and Projection Based Meth
DE USISBN: 3658167556 bzw. 9783658167554, in Deutsch, Springer Vieweg. in Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, gebraucht.
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Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes: Canonical Correlation Analysis and Projection Based Methods
DE PB NWISBN: 9783658167554 bzw. 3658167556, in Deutsch, Springer Fachmedien Wiesbaden, Taschenbuch, neu.
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Data-driven Fault Detection For Industrial Processes: Canonical Correlation Analysis And Projection Based Methods
DE NWISBN: 9783658167554 bzw. 3658167556, in Deutsch, Springer Fachmedien Wiesbaden, neu.
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