$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

One-class support vector machines—an application in machine fault detection and classification

Computers & industrial engineering, v.48 no.2, 2005년, pp.395 - 408  

Shin, Hyun Joon (Department of Industrial Information and Systems Engineering, Sangmyung University, Cheonan, Choongnam, 300-720, South Korea) ,  Eom, Dong-Hwan (Department of Industrial Systems and Information Engineering, Korea University, Seoul 136-701, South Korea) ,  Kim, Sung-Shick (Department of Industrial Systems and Information Engineering, Korea University, Seoul 136-701, South Korea)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

AbstractFast incipient machine fault diagnosis is becoming one of the key requirements for economical and optimal process operation management. Artificial neural networks have been used to detect machine faults for a number of years and shown to be highly successful in this application area. This pa...

주제어

참고문헌 (11)

  1. Bergadano 1991 Machine learning: An integrated framework and its applications 

  2. Cristianini 2000 An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods 

  3. 10.1145/288627.288651 Dumais, S., Platt, J., Heckerman, D., & Sahami, M. (1998). Inductive learning algorithms and representations for text categorization. In Proceedings of ACM-CIKM98, Washington, DC (pp. 148-155). 

  4. IEEE Transactions on Neural Networks McCormick 8 3 748 1997 10.1109/72.572110 Real time classification of rotating shaft loading conditions using artificial neural networks 

  5. IEEE Transactions on Neural Networks Muller 12 2 181 2001 10.1109/72.914517 An introduction to kernel-based learning algorithms 

  6. Osuna, E., Freund, R., & Girosi, F. (1997). Training support vector machines: An application to face detection. In 1997 Conference on computer vision and pattern recognition (pp. 130-136). Puerto Rico: IEEE. 

  7. Roobaert, D., & Hulle, V. M. (1999). View-based 3d-object recognition with support vector machines. In 1999 IEEE workshop on neural networks for signal processing (pp. 77-84). Madison, WI: IEEE. 

  8. Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning internal representations by error propagation. In Parallel distribution processing (Vol. 1). Cambridge, MA: MIT Press. 

  9. Scholkopf 2002 Learning with kernels-support vector machines, regularization, optimization and beyond 

  10. Smola, A. (2001). Lecture note: Introduction to machine learning. http://axiom.anu.edu.au/∼smola/engn4520. 

  11. Vapnik 1995 The nature of statistical learning theory 

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로