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Automated Anomaly Detection and Diagnosis of the Environmental Control System of the ISS

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dc.contributor.authorModdemann, Lukas
dc.contributor.authorSteude, Henrik Sebastian
dc.contributor.authorNiggemann, Oliver
dc.contributor.authorGrashorn, Philipp
dc.date.issued2022
dc.description.versionNA
dc.identifier.doi10.24405/14540
dc.identifier.isbn978-3-86818-315-3
dc.identifier.urihttps://openhsu.ub.hsu-hh.de/handle/10.24405/14540
dc.language.isoen
dc.relation.orgunitInformatik im Maschinenbau
dc.relation.orgunitDTEC.bw
dc.relation.projectKünstliche Intelligenz für die Diagnose der Internationalen Raumstation ISS
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subjectdtec.bw
dc.subjectMachine learning
dc.subjectAnomaly detection
dc.subjectCyber-physical systems
dc.subjectDiagnosis
dc.subject.ddc500 Naturwissenschaftende_DE
dc.subject.ddc620 Ingenieurwissenschaftende_DE
dc.titleAutomated Anomaly Detection and Diagnosis of the Environmental Control System of the ISS
dc.typeBook part
dcterms.bibliographicCitation.booktitledtec.bw-Beiträge der Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg: Forschungsaktivitäten im Zentrum für Digitalisierungs- und Technologieforschung der Bundeswehr dtec.bw - Band 1 · 2022
dcterms.isPartOfhttps://doi.org/10.24405/14522
dspace.entity.typePublication
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