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An Improved Sensor Fault Diagnosis Scheme Based on TA-LSSVM and ECOC-SVM
Xiaodan Gu,
Fang Deng
*
, Xin Gao, Rui Zhou
*
此作品的通讯作者
自动化学院
Beijing Institute of Technology
Equipment Institute of PLA
科研成果
:
期刊稿件
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文章
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同行评审
18
引用 (Scopus)
综述
指纹
指纹
探究 'An Improved Sensor Fault Diagnosis Scheme Based on TA-LSSVM and ECOC-SVM' 的科研主题。它们共同构成独一无二的指纹。
分类
加权
按字母排序
Engineering
Support Vector Machine
100%
Least Square
100%
Fault Diagnosis
100%
Demonstrates
50%
Experimental Result
25%
Failure Mode
25%
Computer Science
fault identification
100%
Operational State
33%
Sensor Failure
33%
Earth and Planetary Sciences
Trend Analysis
100%
Chemical Engineering
Support Vector Machine
100%