Intelligent Reliability and Maintainability of Energy Infrastructure Assets: Approaches, Case Studies, Mathematical Modelling, . (Studies in Systems, Decision and Control)
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2023
- Rilegato
- Nuovo

Da: Books Puddle, Woodside, NY, U.S.A.Books Puddle
Venditore AbeBooks dal 22 novembre 2018
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- Titolo
- Intelligent Reliability and Maintainability of Energy Infrastructure Assets: Approaches, Case Studies, Mathematical Modelling, . (Studies in Systems, Decision and Control)
- Autore
- Li, He; Peng, Weiwen; Adumene, Sidum; Yazdi, Mohammad
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031299612
- ISBN 13
- 9783031299612
This book reviews and presents several advanced approaches to energy infrastructure assets' intelligent reliability and maintainability. Each introduced model provides case studies indicating high efficiency, robustness, and applicability, allowing readers to utilize them in their understudy intelligent reliability and maintainability of energy infrastructure assets domains.
The book begins by reviewing the state-of-the-art research on the reliability and maintainability of energy infrastructure assets and emphasizes the intelligent tools and methods proposed from a bibliometric and literature review point of view. It then progresses logically, dedicating a chapter to each approach, dynamic Bayesian modeling network, convolutional neural network model, global average pooling-based convolutional Siamese network, an integrated probabilistic model for the failure consequence assessment, and more.
This book interests professionals and researchers working in reliability and maintainability and postgraduate and undergraduate students studying intelligent reliability applications and energy infrastructure assets' maintainability.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book reviews and presents several advanced approaches to energy infrastructure assets' intelligent reliability and maintainability. Each introduced model provides case studies indicating high efficiency, robustness, and applicability, allowing readers to utilize them in their understudy intelligent reliability and maintainability of energy infrastructure assets domains.
The book begins by reviewing the state-of-the-art research on the reliability and maintainability of energy infrastructure assets and emphasizes the intelligent tools and methods proposed from a bibliometric and literature review point of view. It then progresses logically, dedicating a chapter to each approach, dynamic Bayesian modeling network, convolutional neural network model, global average pooling-based convolutional Siamese network, an integrated probabilistic model for the failure consequence assessment, and more.
This book interests professionals and researchers working in reliability and maintainability and postgraduate and undergraduate students studying intelligent reliability applications and energy infrastructure assets' maintainability.
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Woodside, NY, U.S.A.
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