Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/75760
Название: Fuzzy neural networks' application for substation integral state assessment
Авторы: Khalyasmaa, A. I.
Dmitriev, S. A.
Kokin, S. E.
Eroshenko, S. A.
Дата публикации: 2014
Издатель: WITPress
Библиографическое описание: Fuzzy neural networks' application for substation integral state assessment / A. I. Khalyasmaa, S. A. Dmitriev, S. E. Kokin et al. // WIT Transactions on Ecology and the Environment. — 2014. — Vol. 190 VOLUME 1. — P. 599-605.
Аннотация: This paper addresses the problems connected with fuzzy neural networks' application in equipment technical state assessment problems at electrical substations. This paper discusses the main principles of fuzzy neural network formation and its construction algorithm. Also, the case study for the determination of fuzzy neural network synaptic weights for the unit "disconnector" on the basis of technical diagnostic statistical data and tests is presented. © 2014 WIT Press.
Ключевые слова: ELECTRICAL SUBSTATIONS
ENTERPRISE ASSET MANAGEMENT SYSTEMS
FUZZY NEURAL NETWORKS
SYNAPTIC WEIGHTS
TECHNICAL STATE ASSESSMENT
ALGORITHM
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
MANAGEMENT
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/75760
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Конференция/семинар: 1st International Conference on Energy Production and Management in the 21st Century: The Quest for Sustainable Energy
Дата конференции/семинара: 23 April 2014 through 25 April 2014
Идентификатор SCOPUS: 84897894101
Идентификатор PURE: 380048
ISSN: 1743-3541
DOI: 10.2495/EQ140581
Сведения о поддержке: International Journal of Safety and Security Engineering;International Journal of Sustainable Development and Planning;WIT Transactions on Ecology and the Environment
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
10.2495-eq140581.pdf422,81 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.