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Th eoMation: Informiertes Maschinelles Lernen im Bereich Prognost ics and Health Management

Julian Raible\, Fraunhofer IPA

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Moderne Instandhaltungsstrategien nutzen zunehmend maschinell e Lernverfahren zur Diagnose und Prognose des Degradationszustands technis cher Systeme. Um diese Verfahren hinsichtlich Robustheit\, Dateneffizienz und Extrapolationsfähigkeit zu optimieren\, werden im Projekt »TheoMation« anwendungsübergreifende Gesetzmäßigkeiten in Degradationsprozessen identifiziert. Diese Gesetzmäßigkeiten dienen wiederum als Grundlage zur Integration in maschinelle Lernverfahren.< /o:p>

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