Towards interpretable deep learning: a feature selection framework for prognostics and health management using deep neural networks (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARTINS, MARCELO RAMOS - EP ; BARRAZA, JOAQUÍN EDUARDO FIGUEROA - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.3390/s21175888
- Subjects: REDES NEURAIS; ALGORITMOS PARA IMAGENS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PROGNÓSTICO; DIAGNÓSTICO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
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- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
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ABNT
FIGUEROA BARRAZA, Joaquín Eduardo e LÓPEZ DROGUETT, Enrique e MARTINS, Marcelo Ramos. Towards interpretable deep learning: a feature selection framework for prognostics and health management using deep neural networks. Sensors, v. 21, n. 17, p. 1-30, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21175888. Acesso em: 15 abr. 2026. -
APA
Figueroa Barraza, J. E., López Droguett, E., & Martins, M. R. (2021). Towards interpretable deep learning: a feature selection framework for prognostics and health management using deep neural networks. Sensors, 21( 17), 1-30. doi:10.3390/s21175888 -
NLM
Figueroa Barraza JE, López Droguett E, Martins MR. Towards interpretable deep learning: a feature selection framework for prognostics and health management using deep neural networks [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 17): 1-30.[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21175888 -
Vancouver
Figueroa Barraza JE, López Droguett E, Martins MR. Towards interpretable deep learning: a feature selection framework for prognostics and health management using deep neural networks [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 17): 1-30.[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21175888 - SCF-Net: a sparse counterfactual generation network for interpretable fault diagnosis
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