Zobrazeno 1 - 10
of 1 546
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:
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
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.
Publikováno v:
IEEE Transactions on Vehicular Technology. 70:13315-13324
Training an accurate and up-to-date radio map has always been a primary concern for implementing a WiFi fingerprint-based localization system. This paper presents a novel radio map learning scheme for online learning a set of kernel density functions
Publikováno v:
J Appl Stat
In this paper, we propose the MulticlusterKDE algorithm applied to classify elements of a database into categories based on their similarity. MulticlusterKDE is centered on the multiple optimization of the kernel density estimator function with multi
Autor:
Santanu Dutta
Publikováno v:
Journal of Data Science. 12:405-416
It is always useful to have a confidence interval, along with a single estimate of the parameter of interest. We propose a new algorithm for kernel based interval estimation of a density, with an aim to minimize the coverage error. The bandwidth used
Publikováno v:
Structural and Multidisciplinary Optimization. 61:2077-2095
Probabilistic analytical target cascading (PATC) has been developed to incorporate uncertainty of random variables in a hierarchical multilevel system using the framework of ATC. In the decomposed ATC structure, consistency between linked subsystems
Publikováno v:
Journal of the Korean Statistical Society. 49:475-498
Progressive censoring is essential for researchers in industry as a mean to remove subjects before the final termination point in order to save time and reduce cost. Recently, kernel density estimation has been intensively investigated due to its asy