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文献
J-GLOBAL ID：202202279764400172
整理番号：22A1104897
LSTMオートエンコーダに基づく故障検出フレームワーク:Volvoバスデータ集合の事例研究【JST・京大機械翻訳】
A Fault Detection Framework Based on LSTM Autoencoder: A Case Study for Volvo Bus Data Set
Davari Narjes
(INESC TEC, Porto, Portugal)
,
Pashami Sepideh
(Center for Applied Intelligent Systems Research, Halmstad University, Halmstad, Sweden)
,
Pashami Sepideh
(RISE Research Institute of Sweden, Kista, Sweden)
,
Veloso Bruno
(INESC TEC, Porto, Portugal)
,
Veloso Bruno
(School of Economics, University of Porto, Porto, Portugal)
,
Veloso Bruno
(University Portucalense, Porto, Portugal)
,
Nowaczyk Slawomir
(Center for Applied Intelligent Systems Research, Halmstad University, Halmstad, Sweden)
,
Fan Yuantao
(Center for Applied Intelligent Systems Research, Halmstad University, Halmstad, Sweden)
,
Pereira Pedro Mota
(Metro of Porto, Porto, Portugal)
,
Ribeiro Rita P.
(INESC TEC, Porto, Portugal)
,
Ribeiro Rita P.
(Faculty of Sciences, University of Porto, Porto, Portugal)
,
Gama Joao
(INESC TEC, Porto, Portugal)
,
Gama Joao
(School of Economics, University of Porto, Porto, Portugal)
資料名：
Lecture Notes in Computer Science
(Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13205 ページ： 39-52 発行年： 2022年
JST資料番号： H0078D ISSN： 0302-9743 資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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