Manzoor, H. U., Khan, A. R., Flynn, D., Alam, M. M., Akram, M., Imran, M. A., Zoha, A.

prindi

FedBranched : leveraging federated learning for anomaly-aware load forecasting in energy networks

autor

Manzoor, Habib Ullah

Khan, Ahsan Raza

Flynn, David

Alam, Muhammad Mahtab

Akram, Muhammad

Imran, Muhammad Ali

Zoha, Ahmed

vastutusandmed

Habib Ullah Manzoor, Ahsan Raza Khan, David Flynn, Muhammad Mahtab Alam, Muhammad Akram, Muhammad Ali Imran and Ahmed Zoha

allikas

Sensors

kirjastus/väljaandja

MDPI

ajakirja aastakäik number kuu

vol. 23, 7

ilmumisaasta

2023

leheküljed

art. 3570

leitav

https://doi.org/10.3390/s23073570

märksõna

andmed

tehisõpe

klastrid

tehisnärvivõrgud

võtmesõna

federated learning (FL)

artificial neural networks (ANN)

clustering

machine learning (ML)

ISSN

1424-8220

märkused

Bibliogr.: 30 ref

Special Issue: Machine Learning Techniques for Energy Efficient IoT Networks

Open Access

Open Access (kuldne)

teaduspublikatsioon

klassifikaator

1.1

Scopus

TTÜ struktuuriüksus

Thomas Johann Seebecki elektroonikainstituut

keel

inglise

Manzoor, H. U., Khan, A. R., Flynn, D., Alam, M. M., Akram, M., Imran, M. A., Zoha, A. FedBranched : leveraging federated learning for anomaly-aware load forecasting in energy networks // Sensors (2023) vol. 23, 7, art. 3570. https://doi.org/10.3390/s23073570