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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.1
- 수록면
- 1,006 - 1,012 (7page)
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In this paper, neural networks is studied to apply as a PD source classification in XLPE power cable specimen. Two learning schemes are used to classification; BP(Back propagation algorithm), SOM(self organized map - kohonen network). As a PD source, using treeing discharge sources in the specimen, three defected models are made. And these data making use of a computer-aided discharge analyser, statistical and other discharge parameters is calculated to discrimination between different models of discharge sources. And also these distribution characteristics are applied to classify PD sources by two scheme of the neural networks. In conclusion, recognition efficiency of BP is superior to SOM.
목차
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참고문헌 (12)
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/ 1986. / High Voltage Technology
/ 1992. / Computer- aided recognition of discharge sources 27 (1) : 82 ~
/ 1992. / The importance of statistical characteristics of partial discharge data 27 (1) : 60 ~
/ 1992. / pattern recogni- tion of partial discharges in xlpe cables using a neural networks 27 (3) : 543 ~
/ 1993. / Classification of partial discharge 28 (6) : 917 ~
/ 1992. / Computer- aided recognition of discharge sources 27 (1) : 82 ~
/ 1992. / The importance of statistical characteristics of partial discharge data 27 (1) : 60 ~
/ 1992. / pattern recogni- tion of partial discharges in xlpe cables using a neural networks 27 (3) : 543 ~
/ 1993. / Classification of partial discharge 28 (6) : 917 ~
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