Modelo de detección de patrones utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo para análisis de datos de energía en condiciones anormales
Autores: Lee, Jeong-Hee; Kang, Jongseok; Shim, We; Chung, Hyun-Sang; Sung, Tae-Eung
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Modelo de detección de patrones utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo para análisis de datos de energía en condiciones anormales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Modelo de detección de patrones
Algoritmo de aprendizaje profundo
Sitios de fabricación
Patrón anormal
Redes Neuronales Convolucionales
Transformada Rápida de Fourier
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Construir un modelo de detección de patrones utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo para datos recopilados de sitios de fabricación es una forma efectiva de tomar decisiones y evaluar la viabilidad empresarial para las empresas, al proporcionar los resultados e implicaciones del análisis de patrones de grandes datos que ocurren en los sitios de fabricación.
Descripción
Construir un modelo de detección de patrones utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo para datos recopilados de sitios de fabricación es una forma efectiva de tomar decisiones y evaluar la viabilidad empresarial para las empresas, al proporcionar los resultados e implicaciones del análisis de patrones de grandes datos que ocurren en los sitios de fabricación.