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Assessment of unsupervised standard pattern recognition methods for industrial energy time series

Ludwig, N. 1; Waczowicz, S. ORCID iD icon 1; Mikut, R. ORCID iD icon 1; Hagenmeyer, V. ORCID iD icon 1
1 Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-4503-5767-8
KITopen-ID: 1000085094
HGF-Programm 37.98.11 (POF III, LK 01) ES 2050
Erschienen in 9th ACM International Conference on Future Energy Systems, e-Energy 2018; Karlsruhe; Germany; 12 June 2018 through 15 June 2018
Verlag Association for Computing Machinery (ACM)
Seiten 434-435
Nachgewiesen in Scopus
Dimensions
OpenAlex
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 7 – Bezahlbare und saubere Energie

Preprint §
DOI: 10.5445/IR/1000085094
Veröffentlicht am 31.05.2024
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1145/3208903.3212051
Scopus
Zitationen: 4
Dimensions
Zitationen: 4
Seitenaufrufe: 231
seit 16.08.2018
Downloads: 9
seit 27.06.2024
Cover der Publikation
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