Combined support vector novelty detection for multi-channel combustion data
Multi-channel combustion data, consisting of gas pressure and two combustion chamber luminosity measurements, are investigated in the prediction of combustion instability. Wavelet analysis is used for feature extraction. A SVM approach is applied for novelty detection and the construction of a model...
Автори: | Clifton, L, Yin, H, Clifton, D, Zhang, Y |
---|---|
Формат: | Journal article |
Опубліковано: |
IEEE
2007
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Probabilistic novelty detection with support vector machines
за авторством: Clifton, L, та інші
Опубліковано: (2014) -
A review of novelty detection
за авторством: Pimentel, M, та інші
Опубліковано: (2014) -
Automated novelty detection in industrial systems
за авторством: Clifton, D, та інші
Опубліковано: (2008) -
An extreme function theory for novelty detection
за авторством: Clifton, D, та інші
Опубліковано: (2012) -
A framework for novelty detection in jet engine vibration data
за авторством: Clifton, D, та інші
Опубліковано: (2007)