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Produktbild: Learning-Based Soft Sensing and Predictions for Process Industries

Learning-Based Soft Sensing and Predictions for Process Industries Theory, Methodology and Applications

205,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.08.2026

Verlag

Elsevier

Seitenzahl

226

Maße (L/B/H)

22,8/15,2/1,4 cm

Gewicht

449 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-443-36759-5

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.08.2026

Verlag

Elsevier

Seitenzahl

226

Maße (L/B/H)

22,8/15,2/1,4 cm

Gewicht

449 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-443-36759-5

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Learning-Based Soft Sensing and Predictions for Process Industries

  • Section 1: Theory
    1. Introduction of Prediction
    2. Theoretical Foundations of Paste-Filling System
    3. Foundation of Aluminium Electrolysis System

    Section 2: Methodology
    4. Machine Learning Basics for Prediction & Soft Sensing

    Section 3: Application
    5. A Novel Supervised Soft Sensor Framework Based on Convolutional Laplacian Extreme Learning Machine: CNN-LapsELM
    6. A Novel Semi-Supervised Soft Sensor Framework Based on Stacked Auto-Encoder Wavelet Extreme Learning Machine: SAE-WELM
    7. A Novel Soft Sensor Based on Laplacian Hessian Semi-Supervised Hierarchical Extreme Learning Machine: LHSS-HELM
    8. A Self-Supervised Prediction Framework Based on Deep Long Short-Time Memory for Aluminum Electrolysis: SSDLSTM
    9. A Self-Supervised Prediction Framework Based on Convolutional Deep Long Short-Time Memory for Aluminum Temperature Application: CNN-SSDLSTM
    10. A Novel Probabilistic Prediction Framework Based on Bayesian Machine Learning: BLSTM
    11. Direct Data-Driven Quantile Regressor Forecaster for Underflow Concentration Soft Sensing: DDQRF
    12. A Novel Key-Quality Prediction Framework for Industrial Deep Cone Thickener: DualLSTM
    13. A Deeply-Efficient Long Short-Time Memory Framework for Underflow Concentration Prediction: DE-LSTM
    14. An Ensemble Prediction Method for Probabilistic Forecasting of Aluminium Electrolysis Process