Jaké je varování pro R134a?

Sledování stavu pomocí metod výpočetní inteligence podporuje různé přístupy shromážděné pod záštitou výpočetní inteligence, aby ukázaly, jak lze monitorování stavu použít k zamezení selhání zařízení a prodloužení jeho životnosti, minimalizaci prostojů a snížení nákladů na údržbu. Text představuje různé techniky zpracování signálu a předzpracování, vlnky a analýzu hlavních komponent, například spolu s jejich použitím při monitorování stavu a podrobně popisuje vývoj účinných technik extrakce příznaků, které jsou rozděleny do frekvenčních, časově frekvenčních a časových doménová analýza. Data generovaná těmito technikami lze poté použít pro klasifikaci stavu pomocí nástrojů, jako jsou:

fuzzy systémy; drsné a neurohrubé sady; neuronové a Bayesovské sítě; skryté Markovovy a Gaussovy modely směsí; a podporovat vektorové stroje.

Избранные страницы

Obsah

Kapitola 1 Úvod do monitorování stavu v mechanických a elektrických systémech
Kapitola 2 Techniky zpracování dat pro sledování stavu
Kapitola 3 Vícevrstvý perceptron pro sledování stavu v mechanickém systému
Kapitola 4 Bayesovské přístupy k monitorování stavu
Kapitola 5 Přístup výboru sítí k monitorování stavu
Kapitola 6 Gaussovské modely směsí a skryté Markovovy modely pro monitorování podmínek
Kapitola 7 Fuzzy systémy pro sledování stavu
Kapitola 8 Hrubé sady pro sledování stavu
Kapitola 9 Monitorování stavu s neúplnými informacemi

Kapitola 10 Monitorování stavu pomocí podpůrných vektorových strojů a rozšiřujících klasifikátorů neuronových sítí

Kapitola 11Online monitorování stavu pomocí Ensemble Learning
Kapitola 12 Závěr

Другие издания — Просмотреть все

Часто встречающиеся слова и выражения

Об авторе (2012)

Tshilidzi Marwala je výkonným děkanem Fakulty inženýrství a zastavěného prostředí na Univerzitě v Johannesburgu. Předtím byl řádným profesorem elektrotechniky a také katedrou Carl a Emily Fuchsových pro systémové a řídicí inženýrství na University of Witwatersrand. Je členem Royal Society of Arts, stejně jako Royal Statistical Society a senior členem jak IEEE, tak ACM. Má doktorát v oboru inženýrství z University of Cambridge a PLD z Harvardské univerzity v USA. Byl postdoktorandským výzkumným pracovníkem na Imperial College (Londýn) a pracoval v obecné oblasti výpočetní inteligence. Byl hostujícím členem na Harvard University a Cambridge University. Mezi jeho výzkumné zájmy patří aplikace výpočetní inteligence na mechaniku. civilní, letecké a biomedicínské inženýrství.

Profesor Marwala zásadním způsobem přispěl k inženýrství, včetně vývoje konceptu pseudomodálních energií a vývoje Bayesovského rámce pro řešení technických problémů, jako je aktualizace modelu konečných prvků. Vedl 40 magisterských a doktorandských studentů, z nichž mnozí se proslavili na univerzitách jako Harvard, Oxford a Cambridge. Publikoval přes 200 prací v archivních časopisech, sbornících a kapitolách knih a je držitelem 3 patentů. Vydal tři knihy: Computational Intelligence for Modeling Complex Systems publikované Research India Publications, Computational Intelligence for Missing Data Imputation, Estimation, and Management: Knowledge Optimization Techniques vydané IGI Global Publications (New York) a Finite Element Model Updating Using Computational Intelligence nakladatelství Springer (2010); má čtvrtý, modelování konfliktů pomocí výpočetní inteligence na základě smlouvy se Springerovým seznamem počítačových věd. Je přidruženým redaktorem 4 časopisů včetně International Journal of Systems Science a jeho práce se objevily v prestižních publikacích, jako je New Scientist.

Bibliografická data