Entwicklung eines anlagenunabhängigen Störungsfrüherkennungssystems für Pumpen auf der Basis des maschinellen Lernens
SAM-Forschungsberichte ; Bd. 11
Als Ms. gedr.
2006
XII, 193 S.
21 cm
Ill., graph. Darst.
Literaturverz. S. 187 - 192
Theses
German
DDC: | 621.690287 | |
BKL: | 52.38 Arbeitsmaschinen / 50.16 Technische Zuverlässigkeit, Instandhaltung | |
RVK: | ZL 3600 |
Verfahren zum Trainieren eines Algorithmus des maschinellen Lernens
European Patent Office | 2022
|Verfahren zum Trainieren eines Algorithmus des maschinellen Lernens
European Patent Office | 2022
|