机译:基于多变量特征提取的光伏系统故障检测和诊断的监督机器学习
Texas A&M Univ Qatar Elect & Comp Engn Program Doha Qatar|Kairouan Univ Inst Super Sci Appl & Technol Kasserine Kairouan Tunisia;
Texas A&M Univ Qatar Elect & Comp Engn Program Doha Qatar|Badji Mokhtar Annaba Univ LASMA POB 12 Annaba 23000 Algeria;
Texas A&M Univ Qatar Elect & Comp Engn Program Doha Qatar|Univ M Hamed Bougara Boumerdes Inst Elect & Elect Engn Signals & Syst Lab Boumerdes Algeria;
Prince Sultan Univ Dept Math Sci Riyadh Saudi Arabia;
Texas A&M Univ Qatar Elect & Comp Engn Program Doha Qatar;
Texas A&M Univ Qatar Elect & Comp Engn Program Doha Qatar;
Texas A&M Univ Qatar Chem Engn Program Doha Qatar;
Supervised machine learning (SML); Principal component analysis (PCA); Photovoltaic (PV) systems; Feature extraction; Fault diagnosis; Fault classification;
机译:基于基本灰度Aura矩阵特征提取和支持向量机,K最近邻和人工神经网络监督的油棕果成熟度分级系统
机译:一种基于离散小波变换,相空间重构和奇异值分解的顺序特征提取方法和改进的滚动轴承故障诊断极端学习机
机译:用于光伏系统故障检测的基于机器学习的统计测试假设
机译:基于机器学习的故障检测器基于高效特征提取的感应电动机匝间短路故障检测
机译:基于在线学习的商业建筑中HVAC系统的故障检测与诊断
机译:基于监督的机器学习和特征提取新方法在静态和动态环境中的地震检测
机译:基于间隔的特征基于机器学习技术,用于不确定HVAC系统的故障检测与诊断