1. Электронный научный архив УрФУ
  2. 00. Общеуниверситетские коллекции
  3. Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/75760
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorKhalyasmaa, A. I.en
dc.contributor.authorDmitriev, S. A.en
dc.contributor.authorKokin, S. E.en
dc.contributor.authorEroshenko, S. A.en
dc.date.accessioned2019-07-22T06:48:28Z-
dc.date.available2019-07-22T06:48:28Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationFuzzy 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.en
dc.identifier.issn1743-3541-
dc.identifier.otherhttp://www.witpress.com/Secure/elibrary/papers/EQ14/EQ14058FU1.pdfpdf
dc.identifier.other1good_DOI
dc.identifier.other22a31e60-d81a-4f24-b063-520493a5e0c8pure_uuid
dc.identifier.otherhttp://www.scopus.com/inward/record.url?partnerID=8YFLogxK&scp=84897894101m
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/75760-
dc.description.abstractThis 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.en
dc.description.sponsorshipInternational Journal of Safety and Security Engineering;International Journal of Sustainable Development and Planning;WIT Transactions on Ecology and the Environmenten
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoenen
dc.publisherWITPressen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.sourceWIT Transactions on Ecology and the Environmenten
dc.subjectELECTRICAL SUBSTATIONSen
dc.subjectENTERPRISE ASSET MANAGEMENT SYSTEMSen
dc.subjectFUZZY NEURAL NETWORKSen
dc.subjectSYNAPTIC WEIGHTSen
dc.subjectTECHNICAL STATE ASSESSMENTen
dc.subjectALGORITHMen
dc.subjectARTIFICIAL NEURAL NETWORKen
dc.subjectMANAGEMENTen
dc.titleFuzzy neural networks' application for substation integral state assessmenten
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.conference.name1st International Conference on Energy Production and Management in the 21st Century: The Quest for Sustainable Energyen
dc.conference.date23 April 2014 through 25 April 2014-
dc.identifier.doi10.2495/EQ140581-
dc.identifier.scopus84897894101-
local.affiliationAutomated Electrical Systems Department, Ural Federal University, Yeltsin, Russian Federationen
local.contributor.employeeХальясмаа Александра Ильмаровнаru
local.contributor.employeeДмитриев Степан Александровичru
local.contributor.employeeКокин Сергей Евгеньевичru
local.contributor.employeeЕрошенко Станислав Андреевичru
local.description.firstpage599-
local.description.lastpage605-
local.volume190 VOLUME 1-
local.identifier.pure380048-
local.identifier.eid2-s2.0-84897894101-
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
Показать базовое описание ресурса Статистика  Google Scholar





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