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Machine Learning and Knowledge Discovery for Engineering Systems Health Management

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Beschreibung

This volume presents state-of-the-art tools and techniques for automatically detecting, diagnosing, and predicting the effects of adverse events in an engineered system. It emphasizes the importance of these techniques in managing the intricate interactions within and between engineering systems to maintain...

Beschreibung

This volume presents state-of-the-art tools and techniques for automatically detecting, diagnosing, and predicting the effects of adverse events in an engineered system. It emphasizes the importance of these techniques in managing the intricate interactions within and between engineering systems to maintain a high degree of reliability. Reflecting the interdisciplinary nature of the field, the book explains how the fundamental algorithms and methods of both physics-based and data-driven approaches effectively address systems health management in application areas such as data centers, aircraft, and software systems.

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Erscheinungsdatum

19.04.2016
Herausgeber
Verlag Taylor & Francis eBooks
Seitenzahl

502 (Printausgabe)
Dateigröße

14364 KB
Auflage

1. Auflage
Sprache

Englisch
EAN

9781439841792
Barrierefreiheit
  • navigierbares Inhaltsverzeichnis
  • keine Vorlesefunktionen des Lesesystems deaktiviert
  • Seitennummerierung folgt dem gedruckten Werk

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