КФУ. Карточка публикации. A technique to aggregate classes of analog fault diagnostic data based on association rule mining

КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

RUS

- EN
- 中文
- ES

A TECHNIQUE TO AGGREGATE CLASSES OF ANALOG FAULT DIAGNOSTIC DATA BASED ON ASSOCIATION RULE MINING

Форма представления

Статьи в зарубежных журналах и сборниках

Год публикации

2018

Язык

английский

Авторы, сотрудники КФУ

Мосин Сергей Геннадьевич, автор

Библиографическое описание на языке оригинала

Dautov R, Mosin S., A technique to aggregate classes of analog fault diagnostic data based on association rule mining//Proceedings - International Symposium on Quality Electronic Design, ISQED. - 2018. - Vol.2018-March, Is.. - P.238-243.

Ключевые слова

Association Rule Mining, fault diagnostics, analog circuits, AI, ML

Название журнала

Proceedings - International Symposium on Quality Electronic Design, ISQED

URL

https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85047952988&doi=10.1109%2fISQED.2018.8357294&partnerID=40&md5=58c44b1d7cff91180cc1a12b3b311e33

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку

https://repository.kpfu.ru/?p_id=183208

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Мосин Сергей Геннадьевич	ru_RU
dc.date.accessioned	2018-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2018-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2018	ru_RU
dc.identifier.citation	Dautov R, Mosin S., A technique to aggregate classes of analog fault diagnostic data based on association rule mining//Proceedings - International Symposium on Quality Electronic Design, ISQED. - 2018. - Vol.2018-March, Is.. - P.238-243.	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/?p_id=183208	ru_RU
dc.description.abstract	Proceedings - International Symposium on Quality Electronic Design, ISQED	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	Association Rule Mining	ru_RU
dc.subject	fault diagnostics	ru_RU
dc.subject	analog circuits	ru_RU
dc.subject	AI	ru_RU
dc.subject	ML	ru_RU
dc.title	A technique to aggregate classes of analog fault diagnostic data based on association rule mining	ru_RU
dc.type	Статьи в зарубежных журналах и сборниках	ru_RU