البيانات الجدولية والتعلم الآلي التقليدي موثّقة جزئياً

Condition monitoring of hydraulic systems

نظرة عامة

مجموعة بيانات Condition monitoring of hydraulic systems في مجال البيانات الجدولية والتعلم الآلي التقليدي، نوع البيانات: بيانات جدولية. عدد العينات المسجل: 2,205. المهام: Classification، Regression.

الوصف (من المصدر)

The data set addresses the condition assessment of a hydraulic test rig based on multi sensor data.

المجال: البيانات الجدولية والتعلم الآلي التقليدي (Tabular Data)
نوع البيانات: بيانات جدولية
المهام: Classification، Regression
التخصصات الفرعية: غير متوفر
اللغات: غير متوفر
الوسوم: Computer Science، Multivariate، Time-Series

الإحصائيات والبنية

عدد العينات: 2٬205
عدد الفئات: غير متوفر
عدد الخصائص: 43٬680
عدد المشاركين/الحالات: غير متوفر
عدد الصور: غير متوفر
عدد الملفات: غير متوفر
الحجم: غير متوفر
الصيغ: غير متوفر
القيم المفقودة: لا توجد قيم مفقودة (وفق UCI)

الترخيص والوصول

الترخيص: غير معروف — لم يُذكر ترخيص صريح في المصادر المعتمدة
توثيق الترخيص: غير معروف
الاستخدام التجاري: غير معروف
إعادة التوزيع: غير معروف
اشتراط النسبة: غير معروف
طريقة الوصول: زيارة المصدر
قيود الوصول: غير متوفر
شروط الاستخدام: غير متوفر

لم يُعثر على ترخيص صريح في المصادر المستخدمة؛ لا تفترض أي إذن قبل مراجعة المصدر الأصلي.

راجع دائماً شروط الناشر الأصلي قبل الاستخدام؛ المستكشف لا يمنح أي ترخيص.

المصدر والتنزيل

المنصة: UCI Machine Learning Repository
الناشر/المصدر: UCI Machine Learning Repository
المعرّف في المصدر: uci:447
DOI: 10.24432/c5cw21
مصدر البيانات الوصفية: uci-api
آخر تحديث للبيانات الوصفية: 2026-11-14

الصفحة الأصلية archive.ics.uci.edu
المستودع archive.ics.uci.edu
واجهة API archive.ics.uci.edu
مصدر البيانات الوصفية archive.ics.uci.edu
DOI doi.org

لا يستضيف المستكشف ملفات البيانات؛ كل الروابط تشير إلى الناشر الأصلي.

الأبحاث المرتبطة

لا توجد أبحاث موثقة مرتبطة بهذه المجموعة حالياً.

الاستشهاد بالمجموعة

مبني من الحقول المسجلة فقط؛ الحقول غير المتوفرة تُحذف ولا تُخمَّن. يُستحسن أيضاً الاستشهاد بالبحث الذي قدّم المجموعة إن وُجد.

APA 7

Helwig, N., Pignanelli, E., & Schtze, A. (2015). Condition monitoring of hydraulic systems [Data set]. UCI Machine Learning Repository. https://doi.org/10.24432/c5cw21

IEEE

[1] N. Helwig, E. Pignanelli, and A. Schtze, "Condition monitoring of hydraulic systems," UCI Machine Learning Repository, 2015. [Online]. Available: https://doi.org/10.24432/c5cw21 (DOI: 10.24432/c5cw21)

BibTeX

@misc{conditionmonitoringofhydraulicsystems2015,
  title = {{Condition monitoring of hydraulic systems}},
  author = {Nikolai Helwig and Eliseo Pignanelli and Andreas Schtze},
  year = {2015},
  publisher = {UCI Machine Learning Repository},
  doi = {10.24432/c5cw21},
  url = {https://archive.ics.uci.edu/dataset/447/condition+monitoring+of+hydraulic+systems},
  howpublished = {\url{https://doi.org/10.24432/c5cw21}},
  note = {Dataset. Accessed: 2026-11-15}
}

التحقق

حالة التحقق: موثّقة جزئياً
آخر فحص للروابط: لم يُفحص بعد
تاريخ التحقق من المصدر: غير متوفر
طريقة التحقق: Fields transcribed from the official UCI API JSON on 2026-11-14 through a web-fetch tool (the build host had no direct access).
ملاحظات: License not given by the UCI API response, so it is recorded as Unknown until checked on the dataset page. Download link not yet checked for availability.

مصدر كل حقل وتاريخ فحصه

الحقل	المصدر	التاريخ
number_of_samples	UCI ML Repository API (dataset?id=447) num_instances	2026-11-14
number_of_features	UCI ML Repository API (dataset?id=447) num_features	2026-11-14
original_url	UCI ML Repository API (dataset?id=447) repository_url	2026-11-14
doi	UCI ML Repository API (dataset?id=447) dataset_doi	2026-11-14
creators	UCI ML Repository API (dataset?id=447)	2026-11-14
year	UCI ML Repository API (dataset?id=447) year_of_dataset_creation	2026-11-14