Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
Serie: Buch 31 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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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.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781447171607
- Titel
- Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods
- Autor
- Chris Aldrich
- Verlag
- Springer
- Erscheinungsjahr
- 2016
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1447171608
- ISBN-13
- 9781447171607
- Artikelgewicht
- 670 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x20 mm
- Serie
- Buch 31 von 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Algorithms for intelligent fault diagnosis of automated operations offer significant benefits to the manufacturing and process industries. Furthermore, machine learning methods enable such monitoring systems to handle nonlinearities and large volumes of data.
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:
- Reviews the application of machine learning to process monitoring and fault diagnosis
- 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
This highly practical and clearly-structured work is an invaluable resource for all researchers and practitioners involved in process control, multivariate statistics and machine learning.
Dr. Chris Aldrich is a Professor in the Department of Metallurgical and Minerals Engineering at Curtin University, Perth, Australia. Dr. Lidia Auret is a Lecturer in the Department of Process Engineering at Stellenbosch University, South Africa.
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