Titre original :
Machine Learning and Data Mining in Aerospace Technology
Contenu du livre :
Ce livre explore les principaux concepts, algorithmes et techniques de l'apprentissage automatique et de l'exploration des données pour la technologie aérospatiale.
Les satellites sont les "yeux de lynx" qui nous permettent d'observer simultanément de vastes zones de la Terre et de recueillir plus de données, plus rapidement, que les outils au sol. Par conséquent, le développement de systèmes intelligents de surveillance de l'état des satellites artificiels - qui peuvent déterminer l'état actuel des satellites et prédire leur défaillance sur la base des données télémétriques - est l'une des questions actuelles les plus importantes dans le domaine de l'ingénierie aérospatiale.
Ce livre est divisé en trois parties, la première abordant les problèmes centraux de la surveillance de l'état des satellites artificiels, notamment la détection d'anomalies basée sur les tenseurs pour les données de télémétrie des satellites et l'apprentissage automatique dans la surveillance des satellites, ainsi que la conception, la mise en œuvre et la validation des simulateurs de satellites. La deuxième partie aborde les problèmes d'analyse et d'exploration des données de télémétrie, tandis que la dernière partie se concentre sur les questions de sécurité des données de télémétrie.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783030202118 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
