Fernando Arévalo, M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Fachgebiet Automatisierungstechnik

Fernando Alberto Arévalo Navas | Fachbereich Elektrische Energietechnik

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Lübecker Ring 2
59494 Soest Raum: 4.005

Postanschrift

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Forschung

Die Auslegung und Entwicklung von Assistanzsysteme für Fehlerdetektion und Prozessoptimierung mittels des maschinelles Lernen, der Informationsfusion und der Programmierung von Android-Apps, Web-Apps und Augmented-Reality Apps

Schwerpunkt: Assistenzsysteme, Informationsfusion, Knowledge Discovery, Maschinelles Lernen, Service-Oriented-Architecture

Publikationen

2018

F. Arevalo, J. Rementeria, A. Schwung: „Fault Detection Assessment Architectures based on Classification Methods and Information Fusion“; Proc. of the 23rd International Conference on Emergent Technologies and Factory Automation (ETFA 2018), Turin, Italy, 2018

F. Arevalo, M. Rizky, A. Schwung: „A Cloud-based Architecture for Condition Monitoring based on Machine Learning“; Proc. of the 16th International Conference on Industrial Informatics (INDIN 2018), Porto, Portugal, 2018

F. Arevalo, E. Oestanto, A. Schwung: „Development of a Mobile App for the Fault Detection Assessment on a Bulk Good System in the Framework of the CoreSys Project“; Proc. of the 16th International Conference on Industrial Informatics (INDIN 2018), Porto, Portugal, 2018

2017

F. Arevalo, A. Schwung: „Assistance System for a Bulk Good System based on Information Fusion“, Proc. of the 22nd IEEE International Conference on Emerging Technologies And Factory Automation (ETFA2017), Limassol, Cyprus, 2017

F. Arevalo, A. Schwung: „Fault Detection using Probabilistic Prediction and Data Fusion on a Bulk Good System“, Proc. of the 52nd International Universities' Power Engineering Conference (UPEC2017), Heraklion, Greece, 2017

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