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Input Selection for Modeling and Diagnostics With Application to Diesel Engines / Martin Brett in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control, Vol. 129 N° 1 (Janvier 2007)

Public ISBD [article]  in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 129 N° 1 (Janvier 2007) . - 114-120 p. Titre : Input Selection for Modeling and Diagnostics With Application to Diesel Engines Titre original : Choix d'entrée pour modèle et diagnostic avec l'application aux moteurs diesel Type de document : texte imprimé Auteurs : Martin Brett, Auteur ; Peter Meckl, Auteur Article en page(s) : 114-120 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Moteur  diesel  Vecteur  d'entrée  métrique  Enthropie  conditionnelle Index. décimale : 620.1 Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux Résumé : A theoretical and experimental approach to the use of information theory in input space selection for modeling and diagnostic applications is examined. The assumptions and test cases used throughout the paper are specifically tailored to diesel engine diagnostic and modeling applications. This work seeks to quantify the amount of information about an output contained within an input space. The information theoretic quantity, conditional entropy, is shown to be an accurate predictor of model and diagnostic algorithm performance and therefore is a good choice for an input vector selection metric. Methods of estimating conditional entropy from collected data, including the amount of needed data, are also discussed. Une approche théorique et expérimentale à l'utilisation de la théorie de l'information dans le choix de l'espace d'entrée pour modeler et applications diagnostiques est examinée. Les prétentions et les cas d'espèce utilisés dans tout le papier sont spécifiquement conçus en fonction le moteur diesel diagnostique et modelant des applications. Ce travail cherche à mesurer la quantité d'informations sur un résultat contenu dans un espace d'entrée. La quantité théorétique de l'information, entropie conditionnelle, s'avère un facteur prédictif précis de modèle et l'exécution diagnostique d'algorithme et est donc un bon choix pour un choix de vecteur d'entrée métrique. Des méthodes d'estimer l'entropie conditionnelle des données rassemblées, y compris la quantité de données nécessaires, sont également discutées. DEWEY : 629.8 ISSN : 0022-0434 RAMEAU : Automobiles -- Moteurs diesel [article] Input Selection for Modeling and Diagnostics With Application to Diesel Engines = Choix d'entrée pour modèle et diagnostic avec l'application aux moteurs diesel [texte imprimé] / Martin Brett, Auteur ; Peter Meckl, Auteur . - 114-120 p. Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 129 N° 1 (Janvier 2007) . - 114-120 p. Mots-clés : Moteur  diesel  Vecteur  d'entrée  métrique  Enthropie  conditionnelle Index. décimale : 620.1 Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux Résumé : A theoretical and experimental approach to the use of information theory in input space selection for modeling and diagnostic applications is examined. The assumptions and test cases used throughout the paper are specifically tailored to diesel engine diagnostic and modeling applications. This work seeks to quantify the amount of information about an output contained within an input space. The information theoretic quantity, conditional entropy, is shown to be an accurate predictor of model and diagnostic algorithm performance and therefore is a good choice for an input vector selection metric. Methods of estimating conditional entropy from collected data, including the amount of needed data, are also discussed. Une approche théorique et expérimentale à l'utilisation de la théorie de l'information dans le choix de l'espace d'entrée pour modeler et applications diagnostiques est examinée. Les prétentions et les cas d'espèce utilisés dans tout le papier sont spécifiquement conçus en fonction le moteur diesel diagnostique et modelant des applications. Ce travail cherche à mesurer la quantité d'informations sur un résultat contenu dans un espace d'entrée. La quantité théorétique de l'information, entropie conditionnelle, s'avère un facteur prédictif précis de modèle et l'exécution diagnostique d'algorithme et est donc un bon choix pour un choix de vecteur d'entrée métrique. Des méthodes d'estimer l'entropie conditionnelle des données rassemblées, y compris la quantité de données nécessaires, sont également discutées. DEWEY : 629.8 ISSN : 0022-0434 RAMEAU : Automobiles -- Moteurs diesel