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Knowledge-Driven Board-Level Functional Fault Diagnosis - Ye, Fangming

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        Avis sur Knowledge - Driven Board - Level Functional Fault Diagnosis de Ye, Fangming Format Broché  - Livre Littérature Générale

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        Présentation Knowledge - Driven Board - Level Functional Fault Diagnosis de Ye, Fangming Format Broché

         - Livre Littérature Générale

        Livre Littérature Générale - Ye, Fangming - 31/05/2018 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Ye, Fangming - Gu, Xinli - Chakrabarty, Krishnendu - Zhang, Zhaobo
      • Editeur : Springer International Publishing
      • Langue : Anglais
      • Parution : 31/05/2018
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 164
      • Expédition : 260
      • Dimensions : 23.5 x 15.5 x 1.0
      • ISBN : 9783319820545



      • Résumé :

        This book provides a comprehensive set of characterization, prediction, optimization, evaluation, and evolution techniques for a diagnosis system for fault isolation in large electronic systems. Readers with a background in electronics design or system engineering can use this book as a reference to derive insightful knowledge from data analysis and use this knowledge as guidance for designing reasoning-based diagnosis systems. Moreover, readers with a background in statistics or data analytics can use this book as a practical case study for adapting data mining and machine learning techniques to electronic system design and diagnosis. This book identifies the key challenges in reasoning-based, board-level diagnosis system design and presents the solutions and corresponding results that have emerged from leading-edge research in this domain. It covers topics ranging from highly accurate fault isolation, adaptive fault isolation, diagnosis-system robustness assessment, to system performance analysis and evaluation, knowledge discovery and knowledge transfer. With its emphasis on the above topics, the book provides an in-depth and broad view of reasoning-based fault diagnosis system design.
        ? Explains and applies optimized techniques from the machine-learning domain to solve the fault diagnosis problem in the realm of electronic system design and manufacturing...

        Biographie:

        ? Discusses practical problems, including diagnosis accuracy, diagnosis time cost, evaluation of diagnosis system, handling of missing syndromes in diagnosis, and need for fast diagnosis-system development.
        ...

        Sommaire:

        ? Demonstrates techniques based on industrial data and feedback from an actual manufacturing line...

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