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Generierung von Prüfzyklen aus Flottendaten mittels bestärkenden Lernens, Fachbücher von André Ebel
André Ebel wertet Flottendaten eines batterieelektrischen Fahrzeugs hinsichtlich Fehlerbedingungen aus und generiert daraus unter Verwendung einer Gesamtfahrzeugsimulationsumgebung repräsentative Prüfzyklen zur zeitlichen Rekonstruktion der Fehlerbedingungen. Anhand der Flottendatenauswertung mit Methoden des maschinellen Lernens identifiziert der Autor das schädigende Nutzungsverhalten fehlerhafter Fahrzeuge. Zur Generierung von kundennahen Prüfzyklen setzt er das tiefe Q-Lernen ein, ein Verfahren des bestärkenden Lernens. Die Kombination der Flottendatenauswertung mit der Prüfzyklengenerierung trägt zur zielgerichteten und realitätsnahen Erprobung von Antriebssträngen bei.
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Springer Generierung von Prüfzyklen aus Flottendaten mittels bestärkenden Lernens (Deutsch, Softcover, André Ebel) (43840750)
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Optimierung der Permanentmagnetengeometrie zur Generierung eines Selektionsfeldes für Magnetic Particle Imaging, Taschenbuch von Matthias Weber,
Optimierung Der Permanentmagnetengeometrie Zur Generierung Eines Selektionsfeldes Für Magnetic Particle Imaging, Taschenbuch Von Matthias Weber, Infinite Science Publishing, 978-3-945954-03-4, Seitenanzahl: 68
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Entwurf und Entwicklung eines Werkzeugs zur automatischen Generierung von Routingnetzen aus Gebäudemodellen, Taschenbuch von Clemens Portenlänger,
Entwurf Und Entwicklung Eines Werkzeugs Zur Automatischen Generierung Von Routingnetzen Aus Gebäudemodellen, Taschenbuch Von Clemens Portenlänger, Grin, 978-3-656-86972-6, Seitenanzahl: 112
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Generierung von Prüfzyklen aus Flottendaten mittels bestärkenden Lernens, Fachbücher von André EbelAndré Ebel wertet Flottendaten eines batterieelektrischen Fahrzeugs hinsichtlich Fehlerbedingungen aus und generiert daraus unter Verwendung einer Gesamtfahrzeugsimulationsumgebung repräsentative Prüfzyklen zur zeitlichen Rekonstruktion der Fehlerbedingungen. Anhand der Flottendatenauswertung mit Methoden des maschinellen Lernens identifiziert der Autor das schädigende Nutzungsverhalten fehlerhafter Fahrzeuge. Zur Generierung von kundennahen Prüfzyklen setzt er das tiefe Q-Lernen ein, ein Verfahren des bestärkenden Lernens. Die Kombination der Flottendatenauswertung mit der Prüfzyklengenerierung trägt zur zielgerichteten und realitätsnahen Erprobung von Antriebssträngen bei.84,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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