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1 referência encontrada buscando em 17 dentre 17 Arquivos.
Data e hora local de busca: 27/01/2023 12:32.
1. 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 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.15.14.51.04
Última Atualização dos Metadados2021:02.11.21.05.44 (UTC) 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 Acesso27 jan. 2023
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho670 KiB
2. 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
Editora (Publisher)Association for Computing Machinery
Cidade da EditoraNew York
Páginas212-217
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2013-01-21 12:44:42 :: marciana -> administrator :: 2012
2021-02-11 21:05:44 :: administrator -> marciana :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal 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.
ÁreaETES
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSS > Applying Data Mining...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 15/08/2012 11:51 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/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
5. 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
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy 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
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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