Machine learning and data mining in aerospace technology (Record no. 115343)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04018nam a22004575c 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 115343
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230110040230.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn nnnaamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 190702s2020 gw a o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030202125
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-20212-5
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2020 EB
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Machine learning and data mining in aerospace technology
Mención de responsabilidad, etc. edited by Aboul Ella Hassanien, Ashraf Darwish, Hesham El-Askary
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2020
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (VIII, 232 páginas)
Otras características físicas 97 ilustraciones, 62 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo text file
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Studies in Computational Intelligence
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1860-949X
Designación de volumen o secuencia 836
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Intelligent Technologies and Robotics (Springer-42732)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Tensor-based anomaly detection for satellite telemetry data -- Machine learning in satellites monitoring and risk challenges -- Formalization, prediction and recognition of expert evaluations of telemetric data of artificial satellites based on type-II fuzzy sets -- Intelligent health monitoring systems for space missions based on data mining techniques -- Design, implementation, and validation of satellite simulator and data packets analysis -- Crop yield estimation using decision trees and random forest machine learning algorithms on data from terra (EOS AM-1) & aqua (EOS PM-1) satellite data -- Data analytics using satellite remote sensing in healthcare applications -- Design, Implementation, and Testing of Unpacking System for Telemetry Data of Artificial Satellites: Case Study: EGYSAT1 -- Multiscale Satellite Image Classification using Deep Learning Approach -- Security approaches in machine learning for satellite communication -- Machine learning techniques for IoT intrusions detection in aerospace cyber physical systems.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book explores the main concepts, algorithms, and techniques of Machine Learning and data mining for aerospace technology. Satellites are the 'eagle eyes' that allow us to view massive areas of the Earth simultaneously, and can gather more data, more quickly, than tools on the ground. Consequently, the development of intelligent health monitoring systems for artificial satellites - which can determine satellites' current status and predict their failure based on telemetry data - is one of the most important current issues in aerospace engineering. This book is divided into three parts, the first of which discusses central problems in the health monitoring of artificial satellites, including tensor-based anomaly detection for satellite telemetry data and machine learning in satellite monitoring, as well as the design, implementation, and validation of satellite simulators. The second part addresses telemetry data analytics and mining problems, while the last part focuses on security issues in telemetry data.
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
9 (RLIN) 166090
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Data mining
9 (RLIN) 162648
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Astronáutica
9 (RLIN) 138156
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Hassanien, Aboul-Ella
Término indicativo de función/relación editor
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
9 (RLIN) 97150
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Darwish, Ashraf
Término indicativo de función/relación editor
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona El-Askary, Hesham
Término indicativo de función/relación editor
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030202118
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030202132
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030202149
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-20212-5
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 Springer_Robotics_2020
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - FONDO MILLENIUM
Biblioteca SI
Tipo de registro m
Tipo de materia z
Idioma eng
País gw
h 0
Fecha creación 12/2019
e el
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Coste, precio de reemplazo Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 11/11/2019 En línea   Q325.5 2020 EB eBook07112116 18/11/2019 1.00 18/11/2019 LIBRO-E NO PRÉSTAMO