Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Automatic parametric fault detection in complex analog systems based on a method of minimum node selection

Pobierz

Tytuł: Automatic parametric fault detection in complex analog systems based on a method of minimum node selection

Autor:

Bilski, Adrian ; Wojciechowski, Jacek

Typ zasobu:

artykuł

Współtwórca:

Korbicz, Józef - red. ; Uciński, Dariusz - red.

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, Volume 26 (2016)

Abstract:

The aim of this paper is to introduce a strategy to find a minimal set of test nodes for diagnostics of complex analog systems with single parametric faults using the support vector machine (SVM) classifier as a fault locator. The results of diagnostics of a video amplifier and a low-pass filter using tabu search along with genetic algorithms (GAs) as node selectors in conjunction with the SVM fault classifier are presented. General principles of the diagnostic procedure are first introduced, and then the proposed approach is discussed in detail. Diagnostic results confirm the usefulness of the method and its computational requirements. Conclusions on its wider applicability are provided as well.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Identyfikator zasobu:

oai:zbc.uz.zgora.pl:79200

DOI:

10.1515/amcs-2016-0045

Strony:

655-668

Źródło:

AMCS, volume 26, number 3 (2016) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego

Temat i słowa kluczowe:

complex analog systems support vector machines tabu search genetic algorithms parametric fault detection

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

2024-05-21

Data dodania obiektu:

2024-05-21

Liczba wyświetleń treści obiektu:

1

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://zbc.uz.zgora.pl/repozytorium/publication/89032

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Automatic parametric fault detection in complex analog systems based on a method of minimum node selection 2024-05-21

Obiekty

Podobne
AMCS, Volume 24 (2014)
AMCS, Volume 24 (2014)

A support vector machine with the tabu search algorithm for freeway incident detection

Yao, Baozhen Hu, Ping Zhang, Mingheng Jin, Maoqing Makowski, Ryszard - ed. Zarzycki, Jan - ed.

2014
artykuł
AMCS, Volume 24 (2014)
AMCS, Volume 24 (2014)

Multiple-instance learning with pairwise instance similarity

Yuan, Liming Liu, Jiafeng Tang, Xianglong Abaev, Pavel - ed. Razumchik, Rostislav - ed. Kołodziej, Joanna - ed.

2014
artykuł
AMCS, Volume 26 (2016)
AMCS, Volume 26 (2016)

Using the one-versus-rest strategy with samples balancing to improve pairwise coupling classification

Chmielnicki, Wiesław Stąpor, Katarzyna Korbicz, Józef - red. Uciński, Dariusz - red.

artykuł
AMCS, Volume 24 (2014)
AMCS, Volume 24 (2014)

A primal sub-gradient method for structured classification with the averaged sum loss

Mančev, Dejan Todorović, Branimir Korbicz, Józef - red. Uciński, Dariusz - red.

2014
artykuł
AMCS, volume 13 (2003)
AMCS, volume 13 (2003)

Selecting differentially expressed genes for colon tumor classification

Fujarewicz, Krzysztof Wiench, Małgorzata Kimmel, Marek - red. Lachowicz, Mirosław - red. Świerniak, Andrzej - red.

2003
artykuł
AMCS, Volume 23 (2013)
AMCS, Volume 23 (2013)

Comparison of speaker dependent and speaker independent emotion recognition

Rybka, Jan Janicki, Artur Korbicz, Józef - red. Uciński, Dariusz - red.

2013
artykuł
CEER, nr 30, vol. 3 (2020)
CEER, nr 30, vol. 3 (2020)

Development of cost estimation models based on ANN ensembles and the SVM method

Juszczyk, Michał Kuczyński, Tadeusz - red.

2020
artykuł
AMCS, volume 18 (2008)
AMCS, volume 18 (2008)

Active fault diagnosis based on stochastic tests

Poulsen, Niels K. Niemann, Hans Henrik Korbicz, Józef - ed. Sauter, Dominique - ed.

2008
artykuł
Więcej

Dane kontaktowe

Adres

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego
al. Wojska Polskiego 71
65-762 Zielona Góra

Telefon

(+48) 68 328 21 55

E-Mail

repozytorium@uz.zgora.pl

Odwiedź nas!

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji