Zobrazeno 1 - 10
of 2 646
pro vyhledávání: '"Multivariate kernel density estimation"'
Autor:
Jungyu Choi, Sungbin Im
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 138594-138609 (2024)
In this study, we focus on the application of anomaly detection for three-phase induction motors using current data, a crucial aspect of predictive maintenance technologies transforming industrial operations. Induction motors play a pivotal role in c
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0663d7c685e340b1b2bf9eb3c960b882
Publikováno v:
In Probabilistic Engineering Mechanics October 2024 78
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Yang, Ji-Yeon1 (AUTHOR) jyang@kumoh.ac.kr
Publikováno v:
Symmetry (20738994). Sep2023, Vol. 15 Issue 9, p1670. 24p.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 25580-25590 (2022)
The advancement of semiconductor technology nodes requires precise control of their manufacturing process, including plasma etching, which is highly important in terms of the yield, cost, and device performance. Endpoint detection (EPD) is an imperat
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7ffea2df2b7b434587c55e1dad50fb98
Kernel density estimation is a well known method involving a smoothing parameter (the bandwidth) that needs to be tuned by the user. Although this method has been widely used the bandwidth selection remains a challenging issue in terms of balancing a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1902.01075
Autor:
Varet, Suzanne1 (AUTHOR), Lacour, Claire2 (AUTHOR) claire.lacour@u-pem.fr, Massart, Pascal1 (AUTHOR), Rivoirard, Vincent3 (AUTHOR)
Publikováno v:
ESAIM: Probability & Statistics. 2023, Vol. 27, p621-667. 47p.
Autor:
Langrené, Nicolas, Warin, Xavier
Publikováno v:
Journal of Computational and Graphical Statistics 28(3) 596-608 (2019)
Kernel density estimation and kernel regression are powerful but computationally expensive techniques: a direct evaluation of kernel density estimates at $M$ evaluation points given $N$ input sample points requires a quadratic $\mathcal{O}(MN)$ opera
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1712.00993