Depending on the amount of data to process, file generation may take longer.

If it takes too long to generate, you can limit the data by, for example, reducing the range of years.

Menu

PL EN
PL EN
Main page / Publications / Towards enhanced performance of neural-network-based fault detection using an sequential D-Optimum experimental design
Submit a comment

Article

Download BibTeX

Title

Towards enhanced performance of neural-network-based fault detection using an sequential D-Optimum experimental design

Authors

[ 1 ] Katedra Ergonomii i Inżynierii Jakości, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Scientific discipline (Law 2.0)

[2.9] Mechanical engineering

Year of publication

2018

Published in

Applied Sciences

Journal year: 2018 | Journal volume: vol. 8 | Journal number: no. 8

Article type

scientific article

Publication language

english

Keywords
EN
  • Multi-layer Perceptron
  • robust fault detection
  • experiment design
  • non-linear quasi OBE algorithm
Pages (from - to)

1 - 22

DOI

10.3390/app8081290

Ministry points / journal

25

Ministry points / journal in years 2017-2021

25

Impact Factor

2,217

System created by Poznań University of Technology and Poznan Supercomputing and Networking Center
Szanowni Państwo,

w PBN 26.06.24 zaktualizowana została punktacja czasopism (zgodnie z Wykazem ogłoszonym 5.01.24).
Nadal jednak nie zaktualizowano punktacji konferencji – co więcej, nie jest znany nawet przybliżony termin wdrożenia tej części Wykazu. Widoczna w SIN punktacja jest odzwierciedleniem punktacji w PBN (wymuszają to procedury przesyłu danych o publikacjach), zatem punkty za konferencje widoczne w SIN będą mogły zostać zmienione, dopiero gdy zostaną zaktualizowane w PBN.

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.