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Data e hora local de busca: 02/03/2021 18:22.
Área de identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CEUDJ2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.15.14.51
Última Atualização2012:08.15.14.58.19 marciana
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.15.14.51.04
Última Atualização dos Metadados2021:02.11.21.05.44 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/EDCC.2012.19
ISBN978-0-7695-4671-1
Chave de CitaçãoAzevedoAmbrViei:2012:ApDaMi
TítuloApplying Data Mining for Detecting Anomalies in Satellites
Ano2012
Data de Acesso02 mar. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho670 KiB
Área de contextualização
Autor1 Azevedo, Denise Rotondi
2 Ambrosio, Ana Maria
3 Vieira, Marco
Grupo1 DSS-ETE-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DSS-ETE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 CISUC, Department of Informatics Engineering University of Coimbra Coimbra, Portugal
Nome do EventoEuropean Dependable Computing Conference, 9 (EDCC).
Localização do EventoSibiu
Data8-11 May
Páginas212-217
Título do LivroProceedings
Editora (Publisher)Association for Computing Machinery
Cidade da EditoraNew York
Tipo SecundárioPRE CI
Histórico2013-01-21 12:44:42 :: marciana -> administrator :: 2012
2021-02-11 21:05:44 :: administrator -> marciana :: 2012
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveClustering algorithms, Telemetering equipment.
ResumoTelemetry data is the only source for identifying/predicting anomalies in artificial satellites. Human specialists analyze these data in real time, but its large volume, makes this analysis extremely difficult. In this experience paper we study the hypothesis of using clustering algorithms to help operators and analysts to perform telemetry analysis. Two real cases of satellite anomalies in Brazilian space missions are considered, allowing assessing and comparing the effectiveness of two clustering algorithms (K-means and Expectation Maximization), which showed to be effective in the case study where several telemetry channels tended to deliver outlier values and, in these cases, could support the satellite operators by allowing the anticipation of anomalies. However for silent problems, where there was just a small variation in a single telemetry, the algorithms were not as efficient.
AreaETES
Arranjo
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 15/08/2012 11:51 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGP7W/3CEUDJ2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3CEUDJ2
Idiomaen
Arquivo Alvo06214776.pdf
Grupo de Usuáriosmarciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/446B2HE
DivulgaçãoIEEEXplore
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
Área de notas
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarytype type url volume
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e-Mail (login)marciana
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