Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls
Tom 7 (2022): Zeszyt 2 (January 2022)
Otwarty dostęp
Improved Random Forest Fault Diagnosis Model Based on Fault Ratio
Ziwei Ding
Ziwei Ding
oraz
Shunyuan Huang
Shunyuan Huang
| 26 maj 2023
International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls
Tom 7 (2022): Zeszyt 2 (January 2022)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Artykuł
Ilustracje i tabele
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Data publikacji:
26 maj 2023
Zakres stron:
85 - 91
DOI:
https://doi.org/10.2478/ijanmc-2022-0019
Słowa kluczowe
Complex Equipment
,
Fault Diagnosis
,
Random Forest
,
Unbalanced Data
© 2022 Ziwei Ding et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Ziwei Ding
School of Computer Science and Engineering, Xi'an Technological University
Xi'an, China
State and Provincial Joint Engineering, Lab of Advanced Network, Monitoring and Control,
Xi'an, China
Shunyuan Huang
School of Computer Science and Engineering, Xi'an Technological University
Xi'an, China
State and Provincial Joint Engineering, Lab of Advanced Network, Monitoring and Control,
Xi'an, China