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J-GLOBAL ID:202002235058203861   整理番号:20A0440530

改良型k平均クラスタ化とRBFニューラルネットワークに基づく低電圧変圧器面積運転状態の総合評価法【JST・京大機械翻訳】

Omprehensive evaluation method of low-voltage transformer area operation state based on improved K-Means clustering and RBF neural network
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巻: 2019  号: iSPEC  ページ: 2772-2777  発行年: 2019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)
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低電圧変圧器領域の管理レベルを強化して,草-根操作と保全スタッフを導くために,時間における変圧器面積問題を見つけた。改良K-平均クラスタ化とRBFニューラルネットワークに基づく低電圧変圧器区域操作状態の総合評価方法を提案して,時間における低電圧変圧器区域操作状態を正確に評価した。本方法は,低電圧変圧器区域を分類するために,K-平均アルゴリズムの最初の使用であり,次に,低電圧ステーション区域運用状態の指数システムセットを得て,総合的順序関係解析と加重値は,動作低電圧変圧器区域において状態評価を実施するために使用するRBFニューラルネットワーク評価モデルを得るために,最後に歴史的低電圧変圧器区域評価値を取り入れた。用例は,総合的評価方法が低電圧変圧器区域の状態評価を効果的に実施することができて,低電圧変圧器区域の管理レベルの改良のために技術的サポートを提供することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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変圧器  ,  図形・画像処理一般 

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