Evaluating unsupervised anomaly detection models to detect faults in heavy haul railway operations (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: ALMEIDA JUNIOR, JORGE RADY DE - EP ; CUGNASCA, PAULO SERGIO - EP ; CAMARGO JÚNIOR, JOÃO BATISTA - EP ; OLIVEIRA, DAVID FERNANDES NEVES - EP ; VISMARI, LÚCIO FLAVIO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1109/ICMLA.2019.00172
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; FERROVIAS; SENSOR; FALHA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2019
- Source:
- Título: ICMLA
- Conference titles: International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
OLIVEIRA, David Fernandes Neves et al. Evaluating unsupervised anomaly detection models to detect faults in heavy haul railway operations. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00172. Acesso em: 27 jan. 2026. -
APA
Oliveira, D. F. N., Vismari, L. F., Almeida Junior, J. R. de, Cugnasca, P. S., Camargo Júnior, J. B., Marreto, E., et al. (2019). Evaluating unsupervised anomaly detection models to detect faults in heavy haul railway operations. In ICMLA. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICMLA.2019.00172 -
NLM
Oliveira DFN, Vismari LF, Almeida Junior JR de, Cugnasca PS, Camargo Júnior JB, Marreto E, Doimo DR, Almeida LPF, Gripp R, Neves MM. Evaluating unsupervised anomaly detection models to detect faults in heavy haul railway operations [Internet]. ICMLA. 2019 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00172 -
Vancouver
Oliveira DFN, Vismari LF, Almeida Junior JR de, Cugnasca PS, Camargo Júnior JB, Marreto E, Doimo DR, Almeida LPF, Gripp R, Neves MM. Evaluating unsupervised anomaly detection models to detect faults in heavy haul railway operations [Internet]. ICMLA. 2019 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00172 - Desafios da avaliação continuada em um curso de engenharia
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Informações sobre o DOI: 10.1109/ICMLA.2019.00172 (Fonte: oaDOI API)
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