Saberi, A. N., Belahcen, A., Sobra, J., Vaimann, T.

prindi

LightGBM-based fault diagnosis of rotating machinery under changing working conditions using modified recursive feature elimination

autor

Saberi, Alireza Nemat

Belahcen, Anouar

Sobra, Jan

Vaimann, Toomas

vastutusandmed

Alireza Nemat Saberi, Anouar Belahcen, Jan Sobra, Toomas Vaimann

allikas

IEEE Access

kirjastus/väljaandja

IEEE

ajakirja aastakäik number kuu

vol. 10

ilmumisaasta

2022

leheküljed

p. 81910-81925

leitav

https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3195939

märksõna

elektriajamid

masinad

töökindlus

tehisõpe

võtmesõna

electrical machines

bearings

fault diagnosis

feature importance

gradient boosting

hyperparameter optimization

LightGBM

machine learning

ISSN

2169-3536

märkused

Bibliogr.: 54 ref

Open Access

teaduspublikatsioon

klassifikaator

1.1

Scopus

Journal metrics at Scopus

Article at Scopus

WOS

Journal metrics at WOS

Article at WOS

kategooria (üld)

Tehnika

Arvutiteadus

Materjaliteadus

kategooria (alam)

Tehnika. Üldine inseneriteadus

Arvutiteadus. Üldine arvutiteadus

Materjaliteadus. Üldine materjaliteadus

kvartiil

TTÜ struktuuriüksus

elektroenergeetika ja mehhatroonika instituut

keel

inglise

Uurimisrühm

Elektrimasinate uurimisrühm

Saberi, A. N., Belahcen, A., Sobra, J., Vaimann, T. LightGBM-based fault diagnosis of rotating machinery under changing working conditions using modified recursive feature elimination // IEEE Access (2022) vol. 10, p. 81910-81925. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3195939