Knowledge-Driven Board-Level Functional Fault Diagnosis
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Sprache:Englisch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
29.08.2016
Abbildungen
XIII, 147 p. 75 illus., 65 illus. in color.
Verlag
SpringerSeitenzahl
147
Maße (L/B/H)
24,1/16/1,5 cm
Gewicht
366 g
Auflage
1st ed. 2017
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-319-40209-3
This book provides a comprehensive set of characterization, prediction, optimization, evaluation, and evolution techniques for a diagnosis system for fault isolation in large electronic systems. Readers with a background in electronics design or system engineering can use this book as a reference to derive insightful knowledge from data analysis and use this knowledge as guidance for designing reasoning-based diagnosis systems. Moreover, readers with a background in statistics or data analytics can use this book as a practical case study for adapting data mining and machine learning techniques to electronic system design and diagnosis. This book identifies the key challenges in reasoning-based, board-level diagnosis system design and presents the solutions and corresponding results that have emerged from leading-edge research in this domain. It covers topics ranging from highly accurate fault isolation, adaptive fault isolation, diagnosis-system robustness assessment, to system performance analysis and evaluation, knowledge discovery and knowledge transfer. With its emphasis on the above topics, the book provides an in-depth and broad view of reasoning-based fault diagnosis system design.
• Explains and applies optimized techniques from the machine-learning domain to solve the fault diagnosis problem in the realm of electronic system design and manufacturing;• Demonstrates techniques based on industrial data and feedback from an actual manufacturing line;• Discusses practical problems, including diagnosis accuracy, diagnosis time cost, evaluation of diagnosis system, handling of missing syndromes in diagnosis, and need for fast diagnosis-system development.
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