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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.4
- 발행연도
- 2018.7
- 수록면
- 1,715 - 1,723 (9page)
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This work investigates the performance of fully complex- valued radial basis function network(FC-RBF) and complex extreme learning machine (CELM) based neural approaches for classification of power quality disturbances. This work engages the use of S-Transform to extract the features relating to single and combined power quality disturbances. The performance of the classifiers are compared with their real valued counterparts namely extreme learning machine(ELM) and support vector machine(SVM) in terms of convergence and classification ability. The results signify the suitability of complex valued classifiers for power quality disturbance classification.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Feature Extraction Using S-Transform
3. Fully Complex-Valued RBF Network
4. Complex Extreme Learning Machine Network
5. Support Vector Machine(SVM)
6. Results and Discussion
7. Conclusion
References
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
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