An approximation to malfunction statistical diagnosis through the use of multidimensional variables.

Lario Esteban, Francisco Cruz. "Aproximación al diagnóstico estadístico de averías mediante la utilización de variables multidimensionales.." Qüestiió 5.3 (1981): 103-113. <http://eudml.org/doc/39987>.

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abstract = {El objeto de este trabajo es plantear las posibilidades de utilización del Análisis de Datos y el Reconocimiento de Formas a un concepto de Entretenimiento preventivo que amplíe los conceptos clásicos a través del análisis Causa-Efecto. Mediante el Análisis de Datos y los conceptos de Problemas de Clasificación o Reconocimiento de Formas, puede plantearse el conocimiento de los Estados de Degradación de un Equipo o Sistema; las técnicas de Comprensión de Datos y el Análisis Factorial de Correspondencias pueden resolver la fase de clasificación, para posteriormente mediante la Asignación (o Identificación) de los individuos a las clases automatizar el Dianóstico de Averías. De nuevo aquí se utiliza como Identificador el basado en el estimador de k-NN o k-Nearest Neighbor (o k-vecino más próximo). Este planteamiento permitiría integrar la experiencia y conocimientos históricos de la evolución del sistema gracias a la utilización de Muestras de Aprendizaje, que precisamente, por ello es supervisada con Profesor.},
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TY - JOUR
AU - Lario Esteban, Francisco Cruz
TI - Aproximación al diagnóstico estadístico de averías mediante la utilización de variables multidimensionales.
JO - Qüestiió
PY - 1981
VL - 5
IS - 3
SP - 103
EP - 113
AB - El objeto de este trabajo es plantear las posibilidades de utilización del Análisis de Datos y el Reconocimiento de Formas a un concepto de Entretenimiento preventivo que amplíe los conceptos clásicos a través del análisis Causa-Efecto. Mediante el Análisis de Datos y los conceptos de Problemas de Clasificación o Reconocimiento de Formas, puede plantearse el conocimiento de los Estados de Degradación de un Equipo o Sistema; las técnicas de Comprensión de Datos y el Análisis Factorial de Correspondencias pueden resolver la fase de clasificación, para posteriormente mediante la Asignación (o Identificación) de los individuos a las clases automatizar el Dianóstico de Averías. De nuevo aquí se utiliza como Identificador el basado en el estimador de k-NN o k-Nearest Neighbor (o k-vecino más próximo). Este planteamiento permitiría integrar la experiencia y conocimientos históricos de la evolución del sistema gracias a la utilización de Muestras de Aprendizaje, que precisamente, por ello es supervisada con Profesor.
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KW - Análisis de datos; Reconocimiento de formas; Análisis factorial
UR - http://eudml.org/doc/39987
ER -