Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Fault detection and classification with the rebmix R package
ID
Nagode, Marko
(
Avtor
),
ID
Panić, Branislav
(
Avtor
),
ID
Klemenc, Jernej
(
Avtor
),
ID
Oman, Simon
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(1,91 MB)
MD5: BE96F1FE93D1CAC6D05A499070B24DC0
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360835223006526
Galerija slik
Izvleček
Fault detection and classification is an important part of assessing the structural and system health status. The classification and detection of faults and faulty units is mostly done with statistical methods. After the data are measured and collected, the use of statistical software is necessary. Currently, many statistical software packages are being developed for the R programming language, as a result of R implementation being open source and free to use. This paper focuses on the rebmix R package, which concentrates on mixture model estimation. Mixture models, in particular Gaussian mixture models, are the main driver for many practical applications, such as clustering and classification. Hence, in this paper, we have expanded the rebmix for the estimation of the Gaussian mixtures. The results acquired on three different fault classification datasets were promising. Additionally, the process of obtaining those results is shown in detail, giving the researchers in the fault classification field useful resources for their research.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
fault classification
,
fault detection
,
mixture models
,
REBMIX algorithm
,
EM algorithm
Vrsta gradiva:
Članek v reviji
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
FS - Fakulteta za strojništvo
Status publikacije:
Objavljeno
Različica publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2023
Št. strani:
12 str.
Številčenje:
Vol. 185, art. 109628
PID:
20.500.12556/RUL-151319
UDK:
519.876.5:004.92
ISSN pri članku:
0360-8352
DOI:
10.1016/j.cie.2023.109628
COBISS.SI-ID:
166878723
Datum objave v RUL:
04.10.2023
Število ogledov:
656
Število prenosov:
42
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
Computers & industrial engineering
Skrajšan naslov:
Comput. ind. eng.
Založnik:
Elsevier
ISSN:
0360-8352
COBISS.SI-ID:
4909066
Licence
Licenca:
CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:
Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
klasifikacija napak
,
detekcija napak
,
mešani model
,
algoritem REBMIX
,
algoritem EM
Projekti
Financer:
ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P2-0182
Naslov:
Razvojna vrednotenja
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj