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On the importance of domain expertise in feature engineering for predictive product quality in production
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In
16th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering / edited by Roberto Teti, Doriana D'Addona
In
Procedia CIRP 118, Seiten/Artikel-Nr.:1096-1101
2023
Konferenzort: Naples, Italy
Online
DOI: 10.1016/j.procir.2023.06.188
DOI: 10.18154/RWTH-2024-00242
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/976444/files/976444.pdf
Einrichtungen
- Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen (417200)
- Lehrstuhl für Technologie der Fertigungsverfahren (417410)
- Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie - IPT (053200)
- Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement (417510)
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Domain Expertise (frei) ; Feature Engineering (frei) ; Feature Selection (frei) ; Machine Learning (frei) ; OPTKTF100 (frei) ; Product Quality (frei) ; Production (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 670
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article/Contribution to a conference proceedings
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85173579019
Interne Identnummern
RWTH-2024-00242
Datensatz-ID: 976444
Beteiligte Länder
Germany
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16. CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, CIRP ICME 2022, onlineonline, 13 Jul 2022 - 15 Jul 2022
Procedia CIRP 118, 1096-1101 (2023) special issue: "16th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering / edited by Roberto Teti, Doriana D'Addona" (978-1-7138-8861-1)
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