Noise-resilient meta-learning on the Grassmann manifold for few-shot fault diagnosis of industrial robots
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Technische Mechanik (ITM) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsmonat/-jahr | 04.2027 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 0736-5845, 1879-2537 KITopen-ID: 1000197912 |
| Erschienen in | Robotics and Computer-Integrated Manufacturing |
| Verlag | Elsevier |
| Band | 104 |
| Seiten | 103441 |
| Bemerkung zur Veröffentlichung | All Open Access; Hybrid Gold Open Access |
| Vorab online veröffentlicht am | 01.10.2026 |
| Externe Relationen | Siehe auch |
| Nachgewiesen in | Scopus OpenAlex |