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    Titel :

    A BAYESIAN MIXTURE MODEL APPROACH TO ANOMALY DETECTION WITH APPLICATION TO WIND TUNNEL EXPERIMENTS


    Beteiligte:

    Kongress:

    AIAA SciTech Forum and Exposition ; 2021 ; Online



    Erscheinungsdatum :

    2021



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch



    Klassifikation :

    BKL:    50.22 Sensorik / 55.50 Luftfahrzeugtechnik / 55.60 Raumfahrttechnik



    A Bayesian Mixture Model Approach to Anomaly Detection with Application to Wind Tunnel Experiments

    Merkes, Sierra N. / Leman, Scotland / Smith, Eric et al. | AIAA | 2021


    Anomaly Detection in Wind Tunnel Experiments by Principal Component Analysis

    Defreitas, Aaron / Alexander, William N. / Devenport, William J. et al. | AIAA | 2019


    Anomaly Detection in Wind Tunnel Experiments by Principal Component Analysis

    Defreitas, Aaron / Nathan Alexander, W. / Devenport, William et al. | AIAA | 2022


    Improved Anomaly Detection in Experimental Wind Tunnel Data using PCA

    Defreitas, Aaron / Alexander, William N. / Devenport, William J. et al. | AIAA | 2020


    IMPROVED ANOMALY DETECTION IN EXPERIMENTAL WIND TUNNEL DATA USING PCA

    Defreitas, Aaron / Alexander, William N. / Devenport, William J. et al. | TIBKAT | 2020