Binary Classifier to Detect Anomalies in Process Values to Increase Robustness of a PEMS – John Sarun VARGHESE
John Sarun VARGHESE
Master's thesis
Binary Classifier to Detect Anomalies in Process Values to Increase Robustness of a PEMS
Abstract:
This thesis aims to increase the resilience of existing Predicive Emission Monitoring Systems (PEMS) by introducing an anomaly detection model which is capable of detecting anomalies based off process values from sensors in power plants.Abstract:
This thesis aims to increase the resilience of existing Predicive Emission Monitoring Systems (PEMS) by introducing an anomaly detection model which is capable of detecting anomalies based off process values from sensors in power plants.
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 2. 2024
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: prof. Dr. Michael Heigl
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
VARGHESE, John Sarun. \textit{Binary Classifier to Detect Anomalies in Process Values to Increase Robustness of a PEMS}. Online. Diplomová práca. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Faculty of Science. 2024. Dostupné z: https://theses.cz/id/33zhjz/.
Jak správně citovat práci
VARGHESE, John Sarun. Binary Classifier to Detect Anomalies in Process Values to Increase Robustness of a PEMS. České Budějovice, 2024. diplomová práce (Mgr.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné do 9. 2. 2027
- Po tomto datu bude práce dostupná: světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Přírodovědecká fakultaUNIVERSITY OF SOUTH BOHEMIA IN ČESKÉ BUDĚJOVICE
Faculty of ScienceMaster programme / odbor:
Artificial Intelligence and Data Science / Artificial Intelligence and Data Science
Práce na příbuzné téma
- Žádné práce na příbuzné téma.