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Development of a modular Knowledge-Discovery Framework based on Machine Learning for the interdisciplinary analysis of complex phenomena in the context of GDI combustion processes
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VT3K0K8VK1A
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Geliefert zwischen Mi., 25.02.2026 und Do., 26.02.2026
Details
In this work, a novel knowledge discovery framework able to analyze data produced in the Gasoline Direct Injection (GDI) context through machine learning is presented and validated. This approach is able to explore and exploit the investigated design spaces based on a limited number of observations, discovering and visualizing connections and correlations in complex phenomena. The extracted knowledge is then validated with domain expertise, revealing potential and limitations of this method.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09783731512950
- Lesemotiv Verstehen
- Genre Mechanical Engineering
- Auflage 1. Auflage
- Sprache Englisch
- Anzahl Seiten 210
- Herausgeber Karlsruher Institut für Technologie
- Größe H210mm x B148mm x T14mm
- Jahr 2023
- EAN 9783731512950
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 3731512955
- Veröffentlichung 03.07.2023
- Titel Development of a modular Knowledge-Discovery Framework based on Machine Learning for the interdisciplinary analysis of complex phenomena in the context of GDI combustion processes
- Autor Massimiliano Botticelli
- Gewicht 312g
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