Physics-Informed Imputation for Data Cleaning and Pre-Processing in Robust Smart Manufacturing Systems
Verfasserangaben: | Dieter Joenssen, Abhinav Singh Hada, Jürgen LenzORCiD |
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DOI: | https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.01.037 |
Identifier: | 1877-0509 Katalogsuche |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | Procedia Computer Science |
Herausgeber*in: | Francesco Longo, Weiming Shen, Antonio Padovano |
Dokumentart: | Konferenzveröffentlichung |
Sprache: | Englisch |
Datum der Veröffentlichung (online): | 20.03.2024 |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2024 |
Datum der Freischaltung: | 22.03.2024 |
Freies Schlagwort / Tag: | data pre-processing; data quality; imputation; physics informed; smart manufacturing |
Jahrgang: | 232 |
Seitenzahl: | 11 |
Erste Seite: | 377 |
Letzte Seite: | 387 |
Bemerkung: | Beitrag: 5th International Conference on Industry 4.0 and Smart Manufacturing (ISM 2023), Lissabon, Portugal, 22.11.2023 - 24.11.2023 |
Open Access: | ja (Gold) |
Fakultät: | Fakultät für Maschinenbau und Verfahrenstechnik |
DDC-Klassifikation: | 6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 67 Industrielle Fertigung |
DFG-Fachsystematik: | Ingenieurwissenschaften / Maschinenbau und Produktionstechnik |
Lizenz (Deutsch): | Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International |
Begutachtungsstatus: | peer-reviewed |
Frontdoor-URL: | https://opus4.kobv.de/opus4-hs-augsburg/1754 |