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首页> Journal of digital imaging> Hardware Failure Prediction on Imbalanced Times Series Data : Generation of Artificial Data Using Gaussian Process and Applying LSTMFCN to Predict Broken Hardware.

Hardware Failure Prediction on Imbalanced Times Series Data : Generation of Artificial Data Using Gaussian Process and Applying LSTMFCN to Predict Broken Hardware.

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第一作者： Nadine,Rücker
第一单位： Pattern Recognition Lab, FAU Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Germany. nadine.ruecker@fau.de.
作者： Nadine,Rücker [1] ; Lea,Pflüger [2] ; Andreas,Maier [2]
作者单位： Pattern Recognition Lab, FAU Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Germany. nadine.ruecker@fau.de. [1] Pattern Recognition Lab, FAU Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Germany. [2]
关键词 Gaussian process regressionHardware failure predictionMachine learningTime series classification
医学主题词 人类(Humans);磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging);正态分布(Normal Distribution)
DOI 10.1007/s10278-020-00411-4
PMID 33409816
发布时间 2024-03-30
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Journal of digital imaging

Journal of digital imaging

2021年34卷1期

182-189页

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