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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.1
- 수록면
- 898 - 903 (6page)
이용수
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In this paper, neural networks is studied to apply as a PD source classification in XLPE power cable specimen. For 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 parameter is applied to classify PD sources by neural networks. Neural Networks has good recognition rate for three PD sources.
목차
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/ 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 recognition of partial discharges in xlpe cables using a neural networks 27 (3) : 543 ~
/ 1993. / Classification of partial discharge 28 (6) : 917 ~
/ 1993. / neural network as a tool for recognition of partial discharge 28 (6) : 991 ~
/ 1992. / The importance of statistical characteristics of partial discharge data 27 (1) : 60 ~
/ 1992. / pattern recognition of partial discharges in xlpe cables using a neural networks 27 (3) : 543 ~
/ 1993. / Classification of partial discharge 28 (6) : 917 ~
/ 1993. / neural network as a tool for recognition of partial discharge 28 (6) : 991 ~
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