Detección temprana de desviaciones del comportamiento nominal de sistemas utilizando algoritmos de Machine Learning

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En sistemas tan complejos como los del campo aeroespacial, los sub-sistemas se diseñan para minimizar la inferencia mutua. Sin embargo, anomalías transversales a varios sub-sistemas existen, y son difíciles de detectar y entender. Sistemas de detección de anomalías integrales juegan un papel crítico...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Muñoz, Uriel A.
Formato: Tesis NonPeerReviewed
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
Ciencia de datos
Telemetry
Telematría
Forecasting
Previsiones
[Machine learning
Aprendizaje automático
Principal component
Componentes principales
Novelty detection
Detección de novedades
Anomaly
Anomalías]
Acceso en línea:http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/843/1/Mu%C3%B1oz_U.pdf
Aporte de:
Repositorio Institucional Centro Atómico Bariloche e Instituto Balseiro (RICABIB) de Instituto Balseiro

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