Enrico Zio

1992–2027 年に発表

616
論文数
30,831
被引用数
85
h 指数
421
i10 指数

被引用数

Enrico Zio の年別被引用数1905 年: 被引用 1 件1967 年: 被引用 1 件1987 年: 被引用 1 件1989 年: 被引用 1 件1996 年: 被引用 4 件1997 年: 被引用 1 件1998 年: 被引用 1 件1999 年: 被引用 2 件2000 年: 被引用 5 件2001 年: 被引用 6 件2002 年: 被引用 16 件2003 年: 被引用 24 件2004 年: 被引用 27 件2005 年: 被引用 34 件2006 年: 被引用 96 件2007 年: 被引用 52 件2008 年: 被引用 98 件2009 年: 被引用 87 件2010 年: 被引用 119 件2011 年: 被引用 124 件2012 年: 被引用 251 件2013 年: 被引用 228 件2014 年: 被引用 301 件2015 年: 被引用 413 件2016 年: 被引用 434 件2017 年: 被引用 626 件2018 年: 被引用 697 件2019 年: 被引用 975 件2020 年: 被引用 1,199 件2021 年: 被引用 1,363 件2022 年: 被引用 1,349 件2023 年: 被引用 1,416 件2024 年: 被引用 1,545 件2025 年: 被引用 1,630 件2026 年: 被引用 582 件2027 年: 被引用 16 件1906〜1966 年は被引用が無いため表示していません1968〜1986 年は被引用が無いため表示していません1988 年は被引用が無いため表示していません1990〜1995 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 4,892 件、この内訳の 34.9%アメリカ合衆国: 引用元論文 1,326 件、この内訳の 9.5%イタリア: 引用元論文 758 件、この内訳の 5.4%フランス: 引用元論文 748 件、この内訳の 5.3%イギリス: 引用元論文 589 件、この内訳の 4.2%インド: 引用元論文 397 件、この内訳の 2.8%カナダ: 引用元論文 379 件、この内訳の 2.7%韓国: 引用元論文 306 件、この内訳の 2.2%スペイン: 引用元論文 283 件、この内訳の 2%オーストラリア: 引用元論文 278 件、この内訳の 2%イラン: 引用元論文 268 件、この内訳の 1.9%ドイツ: 引用元論文 267 件、この内訳の 1.9%
0%34.9%その他 25.2%

分野

  • Engineering58%
  • Computer Science17%
  • Decision Sciences14%
  • Health Professions2%
  • Physics and Astronomy1.9%
  • Business, Management and Accounting1.7%
  • その他5.4%

トピック

  • Reliability and Maintenance Optimization7.9%
  • Machine Fault Diagnosis Techniques6.7%
  • Risk and Safety Analysis5.9%
  • Fault Detection and Control Systems4.9%
  • Probabilistic and Robust Engineering Design3.3%
  • Software Reliability and Analysis Research3.2%
  • その他68.1%

共著者

全論文

検索で開く
  1. Prognostics and Health Management (PHM): Where are we and where do we (need to) go in theory and practice

    著者: - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2021 被引用: 663

  2. Domain generalization for cross-domain fault diagnosis: An application-oriented perspective and a benchmark study

    著者: , , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2024 被引用: 411

  3. Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery: A review

    著者: , , , - Mechanical Systems and Signal Processing 2018 被引用: 2,105

  4. Remaining useful life prediction using multi-scale deep convolutional neural network

    著者: , , , - Applied Soft Computing, Appl. Soft Comput. 2020 被引用: 378

  5. Prognostics and health management: A review from the perspectives of design, development and decision

    著者: , , , , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2021 被引用: 310

  6. A new hybrid model for wind speed forecasting combining long short-term memory neural network, decomposition methods and grey wolf optimizer

    著者: , , - Applied Soft Computing, Appl. Soft Comput. 2020 被引用: 584

  7. Maintenance optimization in industry 4.0

    著者: , , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2023 被引用: 164

  8. Remaining Useful Life Prediction Based on a Double-Convolutional Neural Network Architecture

    著者: , , - IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE Trans. Ind. Electron. 2019 被引用: 412

  9. Challenges to IoT-Enabled Predictive Maintenance for Industry 4.0

    著者: , , - IEEE Internet of Things Journal, IEEE Internet Things J. 2019 被引用: 292

  10. Digital twins in safety analysis, risk assessment and emergency management

    著者: , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2024 被引用: 101

  11. Reliability engineering: Old problems and new challenges

    著者: - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2008 被引用: 849

  12. The future of risk assessment

    著者: - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2018 被引用: 375

  13. A systematic method of remaining useful life estimation based on physics-informed graph neural networks with multisensor data

    著者: , , , , , , , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2023 被引用: 57

  14. Challenges in the vulnerability and risk analysis of critical infrastructures

    著者: - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2016 被引用: 410

  15. Fault detection in complex mechatronic systems by a hierarchical graph convolution attention network based on causal paths

    著者: , , , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2023 被引用: 46

  16. Vulnerability analysis of demand-response with renewable energy integration in smart grids to cyber attacks and online detection methods

    著者: , , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2023 被引用: 68

  17. A long-term prediction approach based on long short-term memory neural networks with automatic parameter optimization by Tree-structured Parzen Estimator and applied to time-series data of NPP steam generators

    著者: , , - Applied Soft Computing, Appl. Soft Comput. 2020 被引用: 186

  18. The evolution of system reliability optimization

    著者: , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2018 被引用: 214

  19. Resilience-oriented optimal post-disruption reconfiguration for coupled traffic-power systems

    著者: , , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2022 被引用: 101

  20. Modeling dependent competing failure processes with degradation-shock dependence

    著者: , , , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2017 被引用: 176

  21. A method for fault detection in multi-component systems based on sparse autoencoder-based deep neural networks

    著者: , , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2021 被引用: 77

  22. Resilience-Based Component Importance Measures for Critical Infrastructure Network Systems

    著者: , , - IEEE Transactions on Reliability, IEEE Trans. Reliab. 2016 被引用: 246

  23. A reinforcement learning framework for optimal operation and maintenance of power grids

    著者: , , , , - Applied Energy 2019 被引用: 215

  24. A systematic method for the optimization of gas supply reliability in natural gas pipeline network based on Bayesian networks and deep reinforcement learning

    著者: , , , , , , , , , - Reliability Engineering & System Safety, Reliab. Eng. Syst. Saf. 2022 被引用: 88