Wang, Hao; Liu, Ruonan; Ding, Steven X.; Hu, Qinghua; Li, Zengxiang; Zhou, Hongkuan:
Causal-Trivial Attention Graph Neural Network for Fault Diagnosis of Complex Industrial Processes
In: IEEE Transactions on Industrial Informatics (T-IINF) / Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) (Hrsg.). , Jg. 20 (2024), Heft 2, S. 1987 - 1996
2024Artikel/Aufsatz in ZeitschriftClosed access
ElektrotechnikFakultät für Ingenieurwissenschaften » Elektrotechnik und Informationstechnik » Automatisierungstechnik und komplexe Systeme
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Titel in Englisch:
Causal-Trivial Attention Graph Neural Network for Fault Diagnosis of Complex Industrial Processes
Autor*in:
Wang, Hao
;Liu, Ruonan
Sonstiges
korrespondierende*r Autor*in
;Ding, Steven X.UDE
GND
134302427
LSF ID
2347
ORCID
0000-0002-5149-5918ORCID iD
Sonstiges
der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
;Hu, Qinghua
;Li, Zengxiang
;Zhou, Hongkuan
Erscheinungsjahr:
2024
Open Access?:
Closed access
DOI
10.1109/TII.2023.3282979
IEEE ID
10146475
Scopus ID
85162706781
Sprache des Textes:
Englisch
Erschienen in
IEEE Transactions on Industrial Informatics (T-IINF)
Titel in Englisch (abgekürzt):
IEEE Trans. Ind. Inf.
Herausgeber*in:
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Erscheinungsort:
Piscataway
Verlag:
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
in:
Jg. 20 (2024), Heft 2, S. 1987 - 1996
ISSN
1941-0050 Verfügbarkeit online & gedruckt anzeigen
ISSN
1551-3203 Verfügbarkeit online & gedruckt anzeigen
ZDB ID
2172163-4
Ressourcentyp:
Text
Schlagwort, Thema:
Causal intervention ; Classification algorithms ; complex industrial processes ; Fault diagnosis ; fault diagnosis ; Feature extraction ; Graph neural networks ; graph neural networks (GNN) ; Informatics ; Task analysis ; Training
Ressourcentyp:
Text