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J-GLOBAL ID：201702280851859154   整理番号：17A1035862

鉄共振の検出と同定【Powered by NICT】

Detection and identification of ferroresonance

著者 (3件)： Sharbain Heba Abu (Electrical Engineering Department, American University of Sharjah, United Arab Emirates) ,  Osman Ahmed (Electrical Engineering Department, American University of Sharjah, United Arab Emirates) ,  El-Hag Ayman (Electrical Engineering Department, American University of Sharjah, United Arab Emirates)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMSAO  ページ： 1-4  発行年： 2017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)

抄録/ポイント： 鉄共振を検出するための人工知能に基づく方法を提示した。提案した検出法は鉄共振を検出するための人工ニューラルネットワークと組み合わせたウェーブレット変換を利用した。この方法を用いて,鉄共振を同定し,区別できた。結果は,提案した方法はキャパシタスイッチングのような他の過渡現象からの鉄共振を同定するのに有効であることを示した。さらに,それらを用いて,ニューラルネットワークモデルは,鉄共振の認識における許容できる精度を持つことを示し,正しいパラメータを調整することにより,最高の精度が達成された。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *鉄共振 ,  ウェーブレット変換 ,  人工知能 ,  過渡現象 ,  検出法
準シソーラス用語： 神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  生体計測  (EL03020C) ,  腐食基礎理論,腐食試験  (WB03020Q) ,  放射,大気光学  (DC05080C) ,  波浪,潮流  (DC06040R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 鉄共振 ,  同定