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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '352967' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = '352967'

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 352967 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 352967

Título del libro: 2005 Ieee International Workshop On Intelligent Signal Processing - Proceedings
Título del capítulo: Fault classification SOM and PCA for inertial sensor drift

Autores UNAM:
HECTOR BENITEZ PEREZ; DEMETRIO FABIAN GARCIA NOCETTI;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2005

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Palabras clave:

Adaptability; Online detection; Self Organizing Maps (SOM); Flight dynamics; Mathematical models; Online systems; Principal component analysis; Sensors; Neural networks

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Resumen:

FDI is an active research field in several areas. In fact, there are still many challenges in on-line detection and identification. Several approaches have been pursued such as model-based or knowledge-based techniques, however, these present several drawbacks like time consumption or the lack of adaptability. Here a proposal to classify faults for both known and unknown scenarios is presented. This is based upon a statistical approach, Principal Component Analysis (PCA), and non-supervised neural networks such as Self Organizing Maps (SOM). Experimental results are presented based upon an aircraft flight dynamics model. © 2005 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
078039030X
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper