Control Charts and Machine Learning for Anomaly Detection in Manufacturing

Anglais, Kim Phuc Tran, 2021
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Informations sur le produit

Le livre "Control Charts and Machine Learning for Anomaly Detection in Manufacturing" de Kim Phuc Tran offre une introduction complète aux dernières recherches sur les cartes de contrôle avancées et les approches innovantes de l'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies dans le domaine de la fabrication intelligente. Il combine des méthodes statistiques avec des techniques modernes d'apprentissage automatique pour favoriser des collaborations interdisciplinaires entre différents domaines de recherche. Cela est particulièrement pertinent dans le contexte de la quatrième révolution industrielle, où de nouvelles approches pour la détection d'anomalies sont nécessaires. Le livre contient des algorithmes pratiques et des fiches de paramètres qui permettent aux lecteurs de concevoir des cartes de contrôle avancées et d'utiliser l'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies dans la fabrication. Des études de cas dans chaque chapitre aident les praticiens à appliquer ces outils dans des processus de fabrication réels. Il s'adresse aux chercheurs, aux professionnels et aux étudiants dans les domaines de l'ingénierie, de l'automatisation, de l'apprentissage statistique et de l'industrie manufacturière.

Spécifications principales

thème
Technique & IT
Langue
Anglais
Auteur
Kim Phuc Tran
Année
2021
Nombre de pages
269
Couverture du livre
Couverture rigide

Informations générales

Numéro d'article
63468317
Éditeur
Springer
Catégorie
Livres spécialisés
Réf. du fabricant
9783030838188
Date de sortie
14/10/2025

Propriétés du livre

thème
Technique & IT
Langue
Anglais
Auteur
Kim Phuc Tran
Année
2021
Nombre de pages
269
Couverture du livre
Couverture rigide

Contribution climatique volontaire

CO₂-Emission
0.25 kg
Contribution climatique
CHF 0.11

Dimensions du produit

Hauteur
235 mm
Largeur
155 mm

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Critiques et opinions

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  • 1.Urban & Fischer
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  • 64.Rheinwerk
    1.2 %
  • 64.Springer
    1.2 %
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    1.2 %
  • 64.Urban & Fischer
    1.2 %
Source: Digitec Galaxus