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J-GLOBAL ID:201902257958320840   整理番号:19A2307555

複雑な電力系統における故障診断のためのファジィ推論スパイキング神経Pシステムの自動実行【JST・京大機械翻訳】

Automatic Implementation of Fuzzy Reasoning Spiking Neural P Systems for Diagnosing Faults in Complex Power Systems
著者 (6件):
資料名:
巻: 2019  ページ: Null  発行年: 2019年 
JST資料番号: W2044A  ISSN: 1076-2787  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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膜コンピューティングモデルの重要な変種として,ファジィ推論スパイキングニューラルPシステム(FRSN Pシステム)を導入して,Pシステムと故障診断応用の間のリンクを構築した。FRSN Pシステムは,厳密な数学的表現,良好なフォールトトレラント能力,保護装置と故障の間の関係の良い記述,および理解可能な診断モデル構築プロセスに基づく直感的な説明を提供する。しかし,FRSN Pシステムの実装は,時間がかかり,困難な労働作業であり,特に大規模な複雑な電力系統で実行することができない手動プロセスにある。この手動プロセスは,大規模複合電力システムにおける故障を診断するためにFRSN Pシステムの使用を厳しく制限し,多くの年にわたり常に挑戦的で進行中の課題である。本研究では,膜コンピューティング故障診断(MCFD)法と呼ばれるハードタスクを自動的に実現するための自動実装法を開発した。これはFRSN Pシステムの開発と膜コンピューティング応用において非常に重要な試みである。MCFDは,入力と出力を自動化することによって実現され,診断プロセスは,ネットワークトポロジー解析,疑わしい故障成分分析,疑わしい故障成分のためのFRSN Pシステムの構築,およびファジィ推論から成る。また,FRSN Pシステムの実現可能性をIEEE14,IEEE39,およびIEEE118ノードシステムで検証した。Copyright 2019 Haina Rong et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  信頼性 
引用文献 (50件):
  • G. Păun, "Computing with membranes," Journal of Computer and System Sciences, vol. 61, no. 1, pp. 108-143, 2000.
  • G. Paun, Membrane Computing: An Introduction, Springer, Berlin, Germany, 2002.
  • G. Zhang, M. Gheorghe, M. J. Perez-Jimenez, Real-life Applications with Membrane Computing, Springer, 2017.
  • L. Pan, G. Păun, G. Zhang, "Foreword: starting JMC," Journal of Membrane Computing, vol. 1, no. 1, pp. 1-2, 2019.
  • D. Orellana-Martín, L. Valencia-Cabrera, A. Riscos-Núñez, M. J. Pérez-Jiménez, "P systems with proteins: a new frontier when membrane division disappears," Journal of Membrane Computing, vol. 1, no. 1, pp. 29-39, 2019.
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