文献
J-GLOBAL ID:201802233631930442
整理番号:18A0585470
精度を増加した変圧器のインパルス故障パターンの分類のための畳込みニューラルネットワークを用いた深い学習フレームワーク【Powered by NICT】
A deep learning framework using convolution neural network for classification of impulse fault patterns in transformers with increased accuracy
著者 (5件):
Dey D.
(Department of Electrical Engineering, Jadavpur University, India)
,
Chatterjee B.
(Department of Electrical Engineering, Jadavpur University, India)
,
Dalai S.
(Department of Electrical Engineering, Jadavpur University, India)
,
Munshi S.
(Department of Electrical Engineering, Jadavpur University, India)
,
Chakravorti S.
(NIT, Calicut, India)
資料名:
IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation
(IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation)
巻:
24
号:
6
ページ:
3894-3897
発行年:
2017年
JST資料番号:
W0578A
ISSN:
1070-9878
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)