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文献
J-GLOBAL ID：201802222521388179
整理番号：18A0426686
異常値で汚染されたプロセスデータのためのロバストな確率的低速特徴回帰モデルの同定【Powered by NICT】
Identification of robust probabilistic slow feature regression model for process data contaminated with outliers
Fan Lei
(University of Alberta, Department of Chemical and Materials Engineering, Alberta, T6G 2G6, Canada)
,
Kodamana Hariprasad
(University of Alberta, Department of Chemical and Materials Engineering, Alberta, T6G 2G6, Canada)
,
Huang Biao
(University of Alberta, Department of Chemical and Materials Engineering, Alberta, T6G 2G6, Canada)
資料名：
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
(Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 173 ページ： 1-13 発行年： 2018年
JST資料番号： E0150B ISSN： 0169-7439 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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