Efficient Deep Feature Learning for Noisy Industrial Time-Series Data

zu Verbundenen Objekten

Weitere Titel: Effizientes Deep Feature Learning für verrauschte industrielle Zeitreihendaten

Standort: Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main

Umfang: Online-Ressource

Sprache: Englisch

Anmerkungen: München, Technische Universität München, Dissertation, 2024

Schlagwort: Maschinelles Lernen
Merkmalsextraktion
Datenanalyse
Deep Learning
Zustandsüberwachung
Data Mining

Ereignis: Veröffentlichung

(wo): München

(wer): Universitätsbibliothek der TU München

(wann): 2024

Urheber: Tnani, Mohamed Ali

Beteiligte Personen und Organisationen: Diepold, Klaus
Zillner, Sonja

URN: urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240313-1713783-1-3

Rechteinformation: Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.

Letzte Aktualisierung: 14.08.2025, 10:54 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

Tnani, Mohamed Ali
Diepold, Klaus
Zillner, Sonja
Universitätsbibliothek der TU München

Entstanden

2024

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