A Comparative Study of Deep Neural Network-Aided Canonical Correlation Analysis-Based Process Monitoring and Fault Detection Methods
In: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Jg. 33 (2022), Heft 11, S. 6158 - 6172
2022Artikel/Aufsatz in ZeitschriftClosed access
ElektrotechnikFakultät für Ingenieurwissenschaften » Elektrotechnik und Informationstechnik » Automatisierungstechnik und komplexe Systeme
Titel in Englisch:
A Comparative Study of Deep Neural Network-Aided Canonical Correlation Analysis-Based Process Monitoring and Fault Detection Methods
Autor*in:
Chen, ZhiwenUDE
- LSF ID
- 53691
- ORCID
-
0000-0002-4759-0904
- Sonstiges
- der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
korrespondierende*r Autor*in
- GND
- 134302427
- LSF ID
- 2347
- ORCID
-
0000-0002-5149-5918
- Sonstiges
- der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
- ORCID
-
0000-0001-7648-6738
- ORCID
-
0000-0002-7662-0471
- ORCID
-
0000-0002-9072-7179
Erscheinungsjahr:
2022
Open Access?:
Closed access
IEEE ID
Web of Science ID
PubMed ID
Scopus ID
Sprache des Textes:
Englisch
Schlagwort, Thema:
Canonical correlation analysis (CCA) ; Computational modeling ; Correlation ; deep neural network (DNN) ; dynamic process monitoring ; fault detection ; Fault detection ; Nonlinear dynamical systems ; nonlinear process monitoring ; Process monitoring ; State-space methods ; Task analysis