An evolutionary deep learning approach using flexible variable-length dynamic stochastic search for anomaly detection of robot joints
Anomaly detection is crucial for condition monitoring of robot joints. An increasing number of anomaly detection methods based on deep learning have been investigated. However, since the deep learning architectures for anomaly detection are manually designed by trial and error, the design process is...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Liu, Qi, Yu, Yongchao, Han, Boon Siew, Zhou, Wei |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Mechanical and Aerospace Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2025
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/182485 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
TCF-Trans: temporal context fusion transformer for anomaly detection in time series
بواسطة: Peng, Xinggan, وآخرون
منشور في: (2024) -
Toward explainable deep anomaly detection
بواسطة: PANG, Guansong, وآخرون
منشور في: (2021) -
Phase Fourier Reconstruction for Anomaly Detection on Metal Surface Using Salient Irregularity
بواسطة: Hung, Tzu-Yi, وآخرون
منشور في: (2017) -
Deep weakly-supervised anomaly detection
بواسطة: PANG, Guansong, وآخرون
منشور في: (2023) -
AnomalyCLIP: Object-agnostic prompt learning for zero-shot anomaly detection
بواسطة: ZHOU, Qihang, وآخرون
منشور في: (2024)