POWER FAULT DATA ANALYSIS AND VISUALISATION VIA SOM NEURAL NETWORKS

机译：通过SOM神经网络进行电力故障数据分析和可视化

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The data on power faults have been collected in Czech Republic for several years now, but the common framework which allowed to combine them into one large dataset was completed recently. The next step is to analyze this data and present the underlying knowledge in such a way, that can be easily understood. In this paper, we will describe the SOM method (and its modification introduced in WEBSOM), based on Ko-honen self-organizing neural network, which was already successfully used in many areas and is known to capture underlying concepts.

机译：关于电源故障的数据已经在捷克共和国收集了好几年了，但是允许将它们组合为一个大型数据集的通用框架最近已经完成。下一步是分析此数据，并以一种易于理解的方式展示基础知识。在本文中，我们将基于Ko-honen自组织神经网络描述SOM方法（及其在WEBSOM中引入的修改），该方法已经在许多领域成功使用，并且已知可以捕获基本概念。

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来源
《IASTED(International Association of Science and Technology for Development) International Conference on Power, Energy, and Applications; 20060911-13; Gaborone(BW)》|2006年|P.47-51|共5页
会议地点 Gaborone(BW)
作者
Jan Martinovic; Pavel Moravec; Vaclav Snasel; Jiri Dvorsky;
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作者单位

Department of Computer Science,VSB - Technical University of Ostrava,17. Listopadu 15, 708 33 Ostrava-Poruba Czech Republic;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类能源;
关键词
WEBSOM; SOM; neural networks; power faults;

机译：WEBSOM; SOM;神经网络;电源故障;

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