文献

J-GLOBAL ID：202002258456113190   整理番号：20A1196990

深層学習に基づく電力機器の知的同定法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Intelligent Identification Method of Power Equipment Based on Deep Learning

著者 (8件)： He Zhimin (Global Energy Interconnection Research Institute, Nanjing, China) ,  He Zhimin (State Grid Key Laboratory of Information & Network Security, Beijing, China) ,  Peng Lin (Global Energy Interconnection Research Institute, Nanjing, China) ,  Xu Min (Global Energy Interconnection Research Institute, Nanjing, China) ,  Wang Gang (Global Energy Interconnection Research Institute, Nanjing, China) ,  Yu Hai (Global Energy Interconnection Research Institute, Nanjing, China) ,  Bao Xingchuan (Global Energy Interconnection Research Institute, Nanjing, China) ,  Hou Zhansheng (Global Energy Interconnection Research Institute, Nanjing, China)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 179  ページ： 133-139  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 研究と解析の後,本論文は,電力システムにおける大量の非構造化メディアデータの自動解析と同定を解明するために,深い学習を研究した。特徴抽出に関して,Alexnetモデルに基づいて,2つの独立したCNNモデルを提案して,電力装置の特性を抽出した。認識アルゴリズムの観点から,従来の機械学習法の利点をランダムフォレストの利点と組み合わせた。電力機器のための知的識別アルゴリズムはCNNと結合した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *電力 ,  *電力機器 ,  電力系統 ,  特徴抽出 ,  機械学習
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  ランダムフォレスト ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深層学習 ,  動力装置 ,  知的同定

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  電力機器 ,  同定法 ,  研究