Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://repo.btu.kharkov.ua//handle/123456789/7526| Назва: | Розпізнавання типу несинусоїдальних спотворень напруги за допомогою нейронної мережі |
| Інші назви: | Распознавание типа несинусоиданых искажений напряжения с помощью нейронной сети Recognition type non-sinusoidal voltage distortion with neural networks |
| Автори: | Мірошник, О. О. |
| Дата публікації: | 2016 |
| Видавництво: | ХНТУСГ |
| Бібліографічний опис: | Мірошник О. О.Розпізнавання типу несинусоїдальних спотворень напруги за допомогою нейронної мережі. Енергетика та комп'ютерно-інтегровані технології в АПК. 2016. № 1 (4). С. 6-8 |
| Серія/номер: | Енергетика та комп'ютерно-інтегровані технології в АПК;№ 1 (4) |
| Короткий огляд (реферат): | Виконано аналіз нейронних мереж для розпізнавання вейвлет-образів несинусоїдальних спотворень напруги, у результаті чого обрана нейронна мережа на основі адаптивної резонансної теорії. Показаний конкретний приклад розпізнавання вейвлет-образів несинусоїдальних спотворень напруги у мережах 0,38/0,22 кВ за
допомогою нейронної мережі. Выполнен анализ нейронных сетей для распознавания вейвлет-образов, в результате чего выбрана нейронная сеть на основе адаптивной резонансной теории. Показан конкретный пример распознавания вейвлет-образов несинусоидальных искажений в сетях 0,38/0,22 кВ с помощью нейронной сети. The analysis of neural networks for pattern recognition wavelet images, whereby the neural network is selected on the basis of adaptive resonance theory. Shows a specific example of wavelet image recognition of non-sinusoidal distortion in networks 0.38 / 0.22 kV using a neural network. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://repo.btu.kharkov.ua//handle/123456789/7526 |
| ISSN: | 2311-0767 |
| Розташовується у зібраннях: | № 1 (4) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 3.pdf | 1.04 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.