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J-GLOBAL ID：202102249870241874   整理番号：21A0065227

ニューラルネットワーク予測法を用いた崩壊中の工場電気システムの監視【JST・京大機械翻訳】

The Monitoring of Factory Electrical System in Collapse Using Neural Network Prediction Method

著者 (3件)： Boonseng Chongrag (King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang,Faculty of Engineering,Bangkok,Thailand) ,  Nilnimitr Nannam (King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang,Faculty of Engineering,Bangkok,Thailand) ,  Kularbphettong Kunyanuth (Suan Sunandha Rajabhat University,Faculty of Science and Technology,Bangkok,Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CMD  ページ： 270-273  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)

抄録/ポイント： このプロジェクトは,プログラムが電力がいかに強いかのパーセンテージで結果を予測できるNeuronネットワークによって作成された予測プログラムによる電気システムの実行可能性の監視を提示する。本論文では,解析に用いたモデルとプログラムから得られた予測結果について論述した。システムの強度割合を予測することができるとき,ユーザは,利用者が必要とする電気システムの強度を維持または防止するのを助けるであろう。また,それは,不可干渉電力系統の使用に対するシームの影響を低減するのを助ける。Copyright 2021 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】

シソーラス用語： *予測技法 ,  干渉 ,  電力 ,  *ネットワーク ,  電力系統 ,  *ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  予測法 ,  崩壊 ,  工場