Open Access
Evaluating Anomaly Detection Techniques in Industrial Environments: A Comparative Analysis of Autoencoders, Deep SVDD, and Supervised 2D CNNs
Тип публикации: Journal Article
Дата публикации: 2025-12-26
scimago Q1
wos Q2
white level БС1
SJR: 0.849
CiteScore: 9
Impact factor: 3.6
ISSN: 21693536
Найдено
Ничего не найдено, попробуйте изменить настройки фильтра.
Вы ученый?
Создайте профиль, чтобы получать персональные рекомендации коллег, конференций и новых статей.
Метрики
0
Всего цитирований:
0
Цитировать
ГОСТ |
RIS |
BibTex
Цитировать
ГОСТ
Скопировать
Ali M., Maršálek R. Evaluating Anomaly Detection Techniques in Industrial Environments: A Comparative Analysis of Autoencoders, Deep SVDD, and Supervised 2D CNNs // IEEE Access. 2025. Vol. 13. pp. 218044-218054.
ГОСТ со всеми авторами (до 50)
Скопировать
Ali M., Maršálek R. Evaluating Anomaly Detection Techniques in Industrial Environments: A Comparative Analysis of Autoencoders, Deep SVDD, and Supervised 2D CNNs // IEEE Access. 2025. Vol. 13. pp. 218044-218054.
Цитировать
RIS
Скопировать
TY - JOUR
DO - 10.1109/access.2025.3648909
UR - https://ieeexplore.ieee.org/document/11316527/
TI - Evaluating Anomaly Detection Techniques in Industrial Environments: A Comparative Analysis of Autoencoders, Deep SVDD, and Supervised 2D CNNs
T2 - IEEE Access
AU - Ali, Malek
AU - Maršálek, Roman
PY - 2025
DA - 2025/12/26
PB - Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
SP - 218044-218054
VL - 13
SN - 2169-3536
ER -
Цитировать
BibTex (до 50 авторов)
Скопировать
@article{2025_Ali,
author = {Malek Ali and Roman Maršálek},
title = {Evaluating Anomaly Detection Techniques in Industrial Environments: A Comparative Analysis of Autoencoders, Deep SVDD, and Supervised 2D CNNs},
journal = {IEEE Access},
year = {2025},
volume = {13},
publisher = {Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)},
month = {dec},
url = {https://ieeexplore.ieee.org/document/11316527/},
pages = {218044--218054},
doi = {10.1109/access.2025.3648909}
}
Ошибка в публикации?