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Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series: Pattern-based Construction of Representative Driving Cycles: 159 (AutoUni – Schriftenreihe) - Tapa blanda

 
9783658363352: Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series: Pattern-based Construction of Representative Driving Cycles: 159 (AutoUni – Schriftenreihe)
  • EditorialSpringer Vieweg
  • Año de publicación2022
  • ISBN 10 3658363355
  • ISBN 13 9783658363352
  • EncuadernaciónTapa blanda
  • IdiomaInglés
  • Número de edición1
  • Número de páginas172

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Noering, Fabian Kai Dietrich
Publicado por Springer Vieweg, 2022
ISBN 10: 3658363355 ISBN 13: 9783658363352
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Noering, Fabian Kai Dietrich (Author)
Publicado por Springer Vieweg, 2022
ISBN 10: 3658363355 ISBN 13: 9783658363352
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Publicado por Springer Vieweg 2022-03, 2022
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Fabian Kai Dietrich Noering
Publicado por Springer Fachmedien Wiesbaden, 2022
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In the last decade unsupervised pattern discovery in time series, i.e. the problem of finding recurrent similar subsequences in long multivariate time series without the need of querying subsequences, has earned more and more attention in research and industry. Pattern discovery was already successfully applied to various areas like seismology, medicine, robotics or music. Until now an application to automotive time series has not been investigated. This dissertation fills this desideratum by studying the special characteristics of vehicle sensor logs and proposing an appropriate approach for pattern discovery. To prove the benefit of pattern discovery methods in automotive applications, the algorithm is applied to construct representative driving cycles. Nº de ref. del artículo: 9783658363352

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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. In the last decade unsupervised pattern discovery in time series, i.e. To prove the benefit of pattern discovery methods in automotive applications, the algorithm is applied to construct representative driving cycles.In the last decade unsupervised p. Nº de ref. del artículo: 525696019

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