Self-tuning linear adaptive genetic algorithm for feature selection in machinery fault diagnosis
Advanced pattern recognition of a machine learning classifier function, aka the black box allows automated machinery fault diagnosis and outperforms classic decision-making mechanisms. Nonetheless, the black box supervised learning is subject to overfitting when the usefulness of statistical input f...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Ooi, Ching Sheng |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/107056/1/OoiChingShengPFTIR2021.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Noise eliminated ensemble empirical mode decomposition scalogram analysis for rotating machinery fault diagnosis
بواسطة: Atik, Faysal
منشور في: (2022) -
Ensemble support vector machines and dempster-shafer evidence theory for machinery multi fault diagnosis
بواسطة: Hui, Kar Hoou
منشور في: (2019) -
Blade fault diagnosis using artificial intelligence technique
بواسطة: W. K., Ngui
منشور في: (2016) -
Quantifying depreciation in plant and machinery valuation
بواسطة: Sahray, Kholim
منشور في: (2009) -
Application of wavelet transform analysis for the diagnosis of blade faults in rotating machinery
بواسطة: Lim, Meng Hee
منشور في: (2010)