Comprehensive machine and deep learning fault detection and classification approaches of industry 4.0 mechanical machineries: with application to a hydraulic test rig: = Umfassende Ansätze zur Erkennung und Klassifizierung von Maschinen- und Deep-Learning-Fehlern in Industrie 4.0 Mechanischen Maschinen: Mit Anwendung auf einen hydraulischen Prüfstand
Siegen, 2021
Online
Monographie, Hochschulschrift, Elektronische Ressource
- Online-Ressource (199 Seiten)
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Comprehensive machine and deep learning fault detection and classification approaches of industry 4.0 mechanical machineries: with application to a hydraulic test rig: = Umfassende Ansätze zur Erkennung und Klassifizierung von Maschinen- und Deep-Learning-Fehlern in Industrie 4.0 Mechanischen Maschinen: Mit Anwendung auf einen hydraulischen Prüfstand
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Verantwortlichkeitsangabe: | vorgelegt von M.Sc. Ahlam Mallak ; Betreuer und erster Gutachter: Prof. Dr.-Ing. habil. Madjid Fathi, Universität Siegen |
Autor/in / Beteiligte Person: | Mallak, Ahlam ; Fathi, Madjid (1956-) |
Körperschaft: | Universität Siegen |
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Verwandtes Werk: | |
Veröffentlichung: | Siegen, 2021 |
Medientyp: | Monographie, Hochschulschrift |
Datenträgertyp: | Elektronische Ressource |
Umfang: | Online-Ressource (199 Seiten) |
DOI: | 10.25819/ubsi/9937 |
Sonstiges: |
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