![](/images/graphics-bg.png)
Metric Learning Method Aided Data-Driven Design of Fault Detection Systems
المؤلفون المشاركون
Mei, Jiangyuan
Yan, Guoyang
Yin, Shen
Karimi, Hamid Reza
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-03-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Fault detection is fundamental to many industrial applications.
With the development of system complexity, the number of sensors is increasing, which makes traditional fault detection methods lose efficiency.
Metric learning is an efficient way to build the relationship between feature vectors with the categories of instances.
In this paper, we firstly propose a metric learning-based fault detection framework in fault detection.
Meanwhile, a novel feature extraction method based on wavelet transform is used to obtain the feature vector from detection signals.
Experiments on Tennessee Eastman (TE) chemical process datasets demonstrate that the proposed method has a better performance when comparing with existing methods, for example, principal component analysis (PCA) and fisher discriminate analysis (FDA).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yan, Guoyang& Mei, Jiangyuan& Yin, Shen& Karimi, Hamid Reza. 2014. Metric Learning Method Aided Data-Driven Design of Fault Detection Systems. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-512793
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yan, Guoyang…[et al.]. Metric Learning Method Aided Data-Driven Design of Fault Detection Systems. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-512793
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yan, Guoyang& Mei, Jiangyuan& Yin, Shen& Karimi, Hamid Reza. Metric Learning Method Aided Data-Driven Design of Fault Detection Systems. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-512793
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-512793
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)