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
著者 (3件):
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)