•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Using Balanced Random Forests on Load Spectrum Data for Classifying Component Failures of a Hybrid Electric Vehicle Fleet

نویسنده:
Bergmeir, Philipp
,
Nitsche, Christof
,
Nonnast, Jurgen
,
Bargende, Michael
,
Antony, Peter
,
Keller, Uwe
ناشر:
IEEE
سال
: 2014
شناسه الکترونیک: 10.1109/I4CT.2014.6914180
یو آر آی: http://libsearch.um.ac.ir:80/fum/handle/fum/1101450
کلیدواژه(گان): Authentication,n Biometrics (access control),n Control systems,n Databases,n Educational institutions,n Fingerprint recognition,n Vehicles,n authentication,n biometric system,n fingerprint,n motorists,n token-based
کالکشن :
  • Latin Articles
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    Using Balanced Random Forests on Load Spectrum Data for Classifying Component Failures of a Hybrid Electric Vehicle Fleet

Show full item record

contributor authorBergmeir, Philipp
contributor authorNitsche, Christof
contributor authorNonnast, Jurgen
contributor authorBargende, Michael
contributor authorAntony, Peter
contributor authorKeller, Uwe
date accessioned2020-03-12T22:59:08Z
date available2020-03-12T22:59:08Z
date issued2014
identifier other7033148.pdf
identifier urihttp://libsearch.um.ac.ir:80/fum/handle/fum/1101450
formatgeneral
languageEnglish
publisherIEEE
titleUsing Balanced Random Forests on Load Spectrum Data for Classifying Component Failures of a Hybrid Electric Vehicle Fleet
typeConference Paper
contenttypeMetadata Only
identifier padid8243791
subject keywordsAuthentication
subject keywordsn Biometrics (access control)
subject keywordsn Control systems
subject keywordsn Databases
subject keywordsn Educational institutions
subject keywordsn Fingerprint recognition
subject keywordsn Vehicles
subject keywordsn authentication
subject keywordsn biometric system
subject keywordsn fingerprint
subject keywordsn motorists
subject keywordsn token-based
identifier doi10.1109/I4CT.2014.6914180
journal titleachine Learning and Applications (ICMLA), 2014 13th International Conference on
filesize323168
citations0
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace