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

vorgelegt von M.Sc. Ahlam Mallak ; Betreuer und erster Gutachter: Prof. Dr.-Ing. habil. Madjid Fathi, Universität Siegen

Siegen, 2021

Online Monograph, Academic Publication, Electronic Resource - Online-Ressource (199 Seiten)

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Title:	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
Statement of Responsibility:	vorgelegt von M.Sc. Ahlam Mallak ; Betreuer und erster Gutachter: Prof. Dr.-Ing. habil. Madjid Fathi, Universität Siegen
Author / Contributor:	Mallak, Ahlam ; Fathi, Madjid (1956-)
Corporate body:	Universität Siegen
Local link:	Volltext Volltext
Link:	Verlag - Full Text (Open Access) Langzeitarchivierung Nationalbibliothek - Full Text (Open Access)
Related work:	Erscheint auch als: Druck-Ausgabe
Publication:	Siegen, 2021
Media Type:	Monograph, Academic Publication
Carrier Type:	Electronic Resource
Pagination:	Online-Ressource (199 Seiten)
DOI:	10.25819/ubsi/9937
Additional details:	Online-Ressource [Kann nicht per Fernleihe bestellt werden!] Universität Siegen Dissertation, 2021 Lokale Notationen: WBF; WAWD; TVUC; ZZZB Fächer: Ingenieurwissenschaft / Technik; Informatik hbz Verbund-ID: HT020935238

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