書誌事項
- タイトル別名
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- Application of DA-Preconditioned FINN for Electric Power System Fault Detection
- DA マエ ショリ ツキ FINN ニ ヨル デンリョク ケイトウ ジコ ケンシュツ
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抄録
This paper proposes a hybrid method of Deterministic Annealing (DA) and Fuzzy Inference Neural Network (FINN) for electric power system fault detection. It extracts features of input data with two-staged precondition of Fast Fourier Transform (FFT) and DA. FFT is useful for extracting the features of fault currents while DA plays a key role to classify input data into clusters in a sense of global classification. FINN is a more accurate estimation model than the conventional artificial neural networks (ANNs). The proposed method is successfully applied to data obtained by the Tokyo Electric Power Company (TEPCO) power simulator.
収録刊行物
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- 電気学会論文誌Ｂ（電力・エネルギー部門誌）
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電気学会論文誌Ｂ（電力・エネルギー部門誌） 126 (3), 283-289, 2006
一般社団法人 電気学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282679579973760
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- NII論文ID
- 10017276907
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- NII書誌ID
- AN10136334
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- ISSN
- 13488147
- 03854213
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- NDL書誌ID
- 7856897
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- Crossref
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
