Comprehensive machine and deep learning fault detection and classification approaches of industry 4.0 mechanical machineries: with application to a hydraulic test rig: = Umfassende Ansätze zur Erkennung und Klassifizierung von Maschinen- und Deep-Learning-Fehlern in Industrie 4.0 Mechanischen Maschinen: Mit Anwendung auf einen hydraulischen Prüfstand

vorgelegt von M.Sc. Ahlam Mallak ; Betreuer und erster Gutachter: Prof. Dr.-Ing. habil. Madjid Fathi, Universität Siegen

Siegen, 2021

Online Monographie, Hochschulschrift, Elektronische Ressource - Online-Ressource (199 Seiten)

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Titel:	Comprehensive machine and deep learning fault detection and classification approaches of industry 4.0 mechanical machineries: with application to a hydraulic test rig: = Umfassende Ansätze zur Erkennung und Klassifizierung von Maschinen- und Deep-Learning-Fehlern in Industrie 4.0 Mechanischen Maschinen: Mit Anwendung auf einen hydraulischen Prüfstand
Verantwortlichkeitsangabe:	vorgelegt von M.Sc. Ahlam Mallak ; Betreuer und erster Gutachter: Prof. Dr.-Ing. habil. Madjid Fathi, Universität Siegen
Autor/in / Beteiligte Person:	Mallak, Ahlam ; Fathi, Madjid (1956-)
Körperschaft:	Universität Siegen
Lokaler Link:	Volltext [kostenfrei] Volltext [kostenfrei]
Link:	Verlag - Volltext (Open Access) Langzeitarchivierung Nationalbibliothek - Volltext (Open Access)
Verwandtes Werk:	Erscheint auch als: Druck-Ausgabe
Veröffentlichung:	Siegen, 2021
Medientyp:	Monographie, Hochschulschrift
Datenträgertyp:	Elektronische Ressource
Umfang:	Online-Ressource (199 Seiten)
DOI:	10.25819/ubsi/9937
Sonstiges:	Online-Ressource [Kann nicht per Fernleihe bestellt werden!] Universität Siegen Dissertation, 2021 Lokale Notationen: WBF; WAWD; TVUC; ZZZB Fächer: Ingenieurwissenschaft / Technik; Informatik hbz Verbund-ID: HT020935238

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