| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2018 |
| Sprache | Deutsch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-18-092332-1 ISSN: 0083-5560 urn:nbn:de:swb:90-876952 KITopen-ID: 1000087695 |
| Erschienen in | Land. Technik - Agricultural Engineering - Das Forum für agrartechnische Innovationen, Leinfelden-Echterdingen, 20. - 21. November 2018 |
| Verlag | VDI Verlag |
| Seiten | 41-50 |
| Serie | VDI Bericht ; 2332 |
| Bemerkung zur Veröffentlichung | VDI-MEG |
| Schlagwörter | Zustandserkennung, Machine Learning, Bagged Trees, Radlader, Y-Zyklus |