Maschinelles Lernen und Data Mining in der Luft- und Raumfahrttechnik

Originaltitel:

Machine Learning and Data Mining in Aerospace Technology

Inhalt des Buches:

Dieses Buch befasst sich mit den wichtigsten Konzepten, Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens und des Data Mining für die Luft- und Raumfahrttechnik.

Satelliten sind die "Adleraugen", die es uns ermöglichen, riesige Gebiete der Erde gleichzeitig zu betrachten, und sie können schneller mehr Daten sammeln als Geräte am Boden. Daher ist die Entwicklung intelligenter Systeme zur Überwachung des Zustands künstlicher Satelliten - die den aktuellen Status von Satelliten bestimmen und ihren Ausfall auf der Grundlage von Telemetriedaten vorhersagen können - eines der wichtigsten aktuellen Themen in der Raumfahrttechnik.

Dieses Buch ist in drei Teile gegliedert, von denen der erste zentrale Probleme bei der Zustandsüberwachung künstlicher Satelliten erörtert, einschließlich der tensorbasierten Anomalieerkennung für Satellitentelemetriedaten und des maschinellen Lernens bei der Satellitenüberwachung sowie der Konzeption, Implementierung und Validierung von Satellitensimulatoren. Der zweite Teil befasst sich mit Problemen der Analyse und Auswertung von Telemetriedaten, während der letzte Teil sich mit Sicherheitsfragen bei Telemetriedaten befasst.

Weitere Daten des Buches:

• ISBN: 9783030202118
• Autor: Ella Hassanien Aboul
• Verlag: Springer Nature
• Sprache: Englisch
• Einband: Hardcover