Filtry
  • Kolekcje
  • Publikacje grupowe
  • Typ pliku
  • Autor
  • Współtwórca
  • Tytuł
  • Temat i słowa kluczowe
  • Data wydania
  • Typ zasobu
  • Jezyk
  • Prawa do dysponowania publikacją

Szukana fraza: [Abstract = "Principal component analysis \(PCA\) is a powerful fault detection and isolation method. However, the classical PCA, which is based on the estimation of the sample mean and covariance matrix of the data, is very sensitive to outliers in the training data set. Usually robust principal component analysis is applied to remove the effect of outliers on the PCA model. In this paper, a fast two\-step algorithm is proposed."]

Wyników: 1

obiektów na stronie
AMCS, volume 18 (2008)

Tharrault, Yvon Mourot, Gilles Ragot, José Maquin, Didier Korbicz, Józef - ed. Sauter, Dominique - ed.

2008
artykuł

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji