Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen:
Volltext verfügbar? / Dokumentlieferung
doi:10.22028/D291-46082 | Titel: | Combination of generic novelty detection and supervised classification pipelines for industrial condition monitoring |
| VerfasserIn: | Klein, Steffen Wilhelm, Yannick Schütze, Andreas Schneider, Tizian |
| Sprache: | Englisch |
| Titel: | Technisches Messen : tm |
| Bandnummer: | 91 |
| Heft: | 9 |
| Seiten: | 454-465 |
| Verlag/Plattform: | De Gruyter |
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
| Freie Schlagwörter: | condition monitoring machine learning novelty detection Zustandsüberwachung Maschinelles Lernen Anomaliedetektion |
| DDC-Sachgruppe: | 500 Naturwissenschaften |
| Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
| DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1515/teme-2024-0016 |
| URL der Erstveröffentlichung: | https://doi.org/10.1515/teme-2024-0016 |
| Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-460826 hdl:20.500.11880/40420 http://dx.doi.org/10.22028/D291-46082 |
| ISSN: | 2196-7113 |
| Datum des Eintrags: | 26-Aug-2025 |
| Fakultät: | NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät |
| Fachrichtung: | NT - Systems Engineering |
| Professur: | NT - Prof. Dr. Andreas Schütze |
| Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
Es gibt keine Dateien zu dieser Ressource.
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.