Thông tin tài liệu

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorJing, Wang-
dc.contributor.authorJinglin, Zhou-
dc.contributor.authorXiaolu, Chen-
dc.date.accessioned2024-11-05T02:46:38Z-
dc.date.available2024-11-05T02:46:38Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.isbn978-981-16-8044-1vi
dc.identifier.otherOER000005502vi
dc.identifier.urihttp://dlib.hust.edu.vn/handle/HUST/25593-
dc.descriptionEbook miễn phí tại trang https://oercommons.org/vi
dc.description.abstractCuốn sách truy cập mở này đánh giá tiềm năng của các phương pháp dựa trên dữ liệu trong kỹ thuật giám sát quy trình công nghiệp. Mô hình hóa quy trình, phát hiện lỗi, phân loại, cách ly và lý luận được nghiên cứu chi tiết. Những phương pháp này có thể được sử dụng để cải thiện tính an toàn và độ tin cậy của các quy trình công nghiệp. Chẩn đoán lỗi, bao gồm phát hiện và lý luận lỗi, đã thu hút các kỹ sư và nhà khoa học từ nhiều lĩnh vực khác nhau như điều khiển, máy móc, toán học và kỹ thuật tự động hóa. Kết hợp các thuật toán chẩn đoán và các trường hợp ứng dụng, cuốn sách này thiết lập khuôn khổ cơ bản cho chủ đề này và triển khai các phương pháp phân tích thống kê khác nhau để theo dõi quá trình. Cuốn sách này dành cho sinh viên đại học và sau đại học quan tâm đến công nghệ chẩn đoán lỗi, các nhà nghiên cứu điều tra tự động hóa và an ninh công nghiệp, các kỹ sư và học viên chuyên nghiệp làm việc về các ứng dụng xử lý dữ liệu và mô hình hóa kỹ thuật. Đây là một cuốn sách truy cập mở.vi
dc.description.urihttps://library.oapen.org/handle/20.500.12657/52452vi
dc.formatPDFvi
dc.language.isoenvi
dc.publisherSpringer Naturevi
dc.rightsAttribution 3.0 Vietnam*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/vn/*
dc.subjectKỹ thuật công nghiệpvi
dc.subjectLỗi kỹ thuậtvi
dc.subjectXử lý dữ liệuvi
dc.subject.lccT57.5vi
dc.titleData-Driven Fault Detection and Reasoning for Industrial Monitoringvi
dc.typeEbooks (Sách điện tử)vi
Appears in Collections:OERz - Ngành khác

Files in This Item:
Thumbnail
  • OER000005502.pdf
      Restricted Access
    • Size : 8,47 MB

    • Format : Adobe PDF



  • This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons