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    An adaptive fault detection and root-cause analysis scheme for complex industrial processes using moving window KPCA and information geometric causal inference
    Sun, Yanning ; Qin, Wei ; et al.
    In: Journal of Intelligent Manufacturing, Jg. 32 (2021-10-01), Heft 7, S. 2007-2021
    Online academicJournal
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    Nonlinear process monitoring based on new reduced Rank-KPCA method
    Lahdhiri, Hajer ; Elaissi, Ilyes ; et al.
    In: Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Jg. 32 (2018-06-01), Heft 6, S. 1833-1848
    Online academicJournal
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    Online fault detection and isolation of an AIR quality monitoring network based on machine learning and metaheuristic methods
    Fazai, Radhia ; Ben Abdellafou, Khaoula ; et al.
    In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Jg. 99 (2018-12-01), Heft 9-12, S. 2789-2802
    Online academicJournal
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    Supervised process monitoring and fault diagnosis based on machine learning methods
    Lahdhiri, Hajer ; Said, Maroua ; et al.
    In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Jg. 102 (2019-06-01), Heft 5-8, S. 2321-2337
    Online academicJournal
    Zugriff:
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    A new fault detection index based on Mahalanobis distance and kernel method
    Lahdhiri, Hajer ; Taouali, Okba ; et al.
    In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Jg. 91 (2017-07-01), Heft 5-8, S. 2799-2809
    Online academicJournal
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    A new fault detection method for nonlinear process monitoring
    Fazai, Radhia ; Taouali, Okba ; et al.
    In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Jg. 87 (2016-12-01), Heft 9-12, S. 3425-3436
    Online academicJournal
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    Kernel principal component analysis with reduced complexity for nonlinear dynamic process monitoring
    Jaffel, Ines ; Taouali, Okba ; et al.
    In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Jg. 88 (2017-02-01), Heft 9-12, S. 3265-3279
    Online academicJournal
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    New fault detection method based on reduced kernel principal component analysis (RKPCA)
    Taouali, Okba ; Jaffel, Ines ; et al.
    In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Jg. 85 (2016-07-01), Heft 5-8, S. 1547-1552
    Online academicJournal
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    Evaluation of nonlinear scaling and transformation for nonlinear process fault detection
    Sumana, C. ; Detroja, Ketan ; et al.
    In: International Journal of Advances in Engineering Sciences and Applied Mathematics, Jg. 4 (2012-06-01), Heft 1-2, S. 52-66
    Online academicJournal
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    Anomaly detection for process monitoring based on machine learning technique
    Hamrouni, Imen ; Lahdhiri, Hajer ; et al.
    In: Neural Computing and Applications, Jg. 35 (2023-02-01), Heft 5, S. 4073-4097
    Online academicJournal
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    Non-linear process monitoring using kernel principal component analysis: A review of the basic and modified techniques with industrial applications
    Pani, Ajaya Kumar
    In: Brazilian Journal of Chemical Engineering, Jg. 39 (2022-06-01), Heft 2, S. 327-344
    Online academicJournal
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    Fault detection of uncertain nonlinear process using reduced interval kernel principal component analysis (RIKPCA)
    Hamrouni, Imen ; Lahdhiri, Hajer ; et al.
    In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Jg. 106 (2020-02-01), Heft 9-10, S. 4567-4576
    Online academicJournal
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    Improved fault detection in nonlinear chemical processes using WKPCA-SVDD
    Jiang, Qingchao ; Yan, Xuefeng
    In: Korean Journal of Chemical Engineering, Jg. 31 (2014-11-01), Heft 11, S. 1935-1942
    Online academicJournal
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