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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Evaluation of the Developed Approach

verfasst von : Thorsten Wuest

Erschienen in: Identifying Product and Process State Drivers in Manufacturing Systems Using Supervised Machine Learning

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The evaluation results derived from the previous application section are presented in a condensed fashion and critically discussed within this section. The critical discussion is roughly structured along the previously presented research hypotheses. Following, the limitations identified during the evaluation and analysis including data pre-processing are highlighted. Within that section the implications of those limitations on the hypotheses and the research results are illustrated.

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Fußnoten
1
Specifications of machine used: Processor: 2.6 GHz dual-core Intel Core i5 processor (Turbo Boost up to 3.1 GHz) with 3 MB shared L3 cache (fourth generation Intel Haswell); Ram: 8 GB of 1600 MHz DDR3; SSD: 512 GB PCIe; Graphics: Intel Iris 1024 MB; OS: OS X 10.9.2.
 
Literatur
Zhang, S., Jin, Z., Zhu, X., & Zhang, J. (2009). Missing data analysis: A kernel-based multi-imputation. In M. L. Gavrilova & C. J. K. Tan (Eds.) Transaction on Computer Science III, LNCS 5300 (pp. 122–142). Berlin: Springer.
Metadaten
Titel
Evaluation of the Developed Approach
verfasst von
Thorsten Wuest
Copyright-Jahr
2015
Buch
Identifying Product and Process State Drivers in Manufacturing Systems Using Supervised Machine Learning

Print ISBN: 978-3-319-17610-9

Electronic ISBN: 978-3-319-17611-6

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-17611-6_7

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