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文献
J-GLOBAL ID：202002226508152118
整理番号：20A1072676
産業用iotにおける異常検出のためのBayesおよびGauss処理によるLSTM学習【JST・京大機械翻訳】
LSTM Learning With Bayesian and Gaussian Processing for Anomaly Detection in Industrial IoT
Wu Di
(ExponentiAI Innovation Laboratory and the Key Laboratory for Embedded and Network Computing of Hunan Province, Hunan University, Changsha, China)
,
Jiang Zhongkai
(Key Laboratory for Embedded and Network Computing of Hunan Province and the Department of Computer Engineering, Hunan University, Changsha, China)
,
Xie Xiaofeng
(Key Laboratory for Embedded and Network Computing of Hunan Province and the Department of Computer Engineering, Hunan University, Changsha, China)
,
Wei Xuetao
(Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China)
,
Yu Weiren
(Department of Computer Science, University of Warwick, Coventry, U.K.)
,
Li Renfa
(Key Laboratory for Embedded and Network Computing of Hunan Province and the Department of Computer Engineering, Hunan University, Changsha, China)
資料名：
IEEE Transactions on Industrial Informatics
(IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 16 号： 8 ページ： 5244-5253 発行年： 2020年
JST資料番号： W1434A ISSN： 1551-3203 CODEN： ITIICH 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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