文献
J-GLOBAL ID:202002277231544478
整理番号:20A2620848
多層パーセプトロン人工ニューラルネットワークを用いた送電線故障分類と位置決め【JST・京大機械翻訳】
Transmission Line Fault Classification and Location Using Multi-Layer Perceptron Artificial Neural Network
著者 (4件):
Onaolapo A. K.
(University of Kwazulu-Natal,Discipline of Electrical, Electronic and Computer Engineering,Durban,South Africa,4041)
,
Pillay Carpanen R.
(University of Kwazulu-Natal,Discipline of Electrical, Electronic and Computer Engineering,Durban,South Africa,4041)
,
Dorrell D. G.
(University of the Witwatersrand,School of Electrical and Information Engineering,Johannesburg,South Africa)
,
Ojo E. E.
(Durban University of Technology,Dept. of Electrical Power Engineering,Durban,South Africa,4000)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2020
号:
IECON
ページ:
5182-5187
発行年:
2020年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)