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J-GLOBAL ID：201802263339107381   整理番号：18A0655610

データ駆動に基づく故障診断技術の現状と展望【JST・京大機械翻訳】

Present Situation and Prospect of Data-driven Based Fault Diagnosis Technique

著者 (3件)： Zhang Ni (wei坊学院信息与控制工程学院 wei坊261061) ,  Che Lizhi (黄島出入境検験検疫局 青島266555) ,  Wu Xiaojin (wei坊学院信息与控制工程学院 wei坊261061)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： z1  ページ： 37-42  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,データ駆動に基づくプロセス故障診断方法をまとめて,それは多変量統計学,機械学習,多様体学習などを含んでいる。データ駆動に基づく故障診断方法の原理、研究進展及び工業過程における応用について述べ、分析を行い、最後にこの領域における更なる解決の問題及び最近の研究焦点を指摘した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *故障診断 ,  統計学 ,  機械学習
準シソーラス用語： 多様体学習 ,  多変量 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Data-driven method ,  Fault diagnosis ,  Multivariate statistical methods

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ駆動 ,  故障診断 ,  現状 ,  展望