POWER FAULT DATA ANALYSIS AND VISUALISATION VIA SOM NEURAL NETWORKS

机译：通过SOM网络的电源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 Kohonen self-organizing neural network, which was already successfully used in many areas and is known to capture underlying concepts.

机译：现在在捷克共和国收集了电力故障的数据几年了，但最近允许将它们结合到一个大型数据集中的常见框架。下一步是分析这些数据并以这种方式呈现潜在的知识，这可以很容易地理解。在本文中，我们将描述基于Kohonen自组织神经网络的SOM方法（及其在WebSOM中引入的修改），该神经组织神经网络已经成功地在许多领域中使用，并且已知捕获底层概念。

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来源
《IASTED International Conference on Power,Energy and Applications》|2006年||共5页
会议地点
作者
Jan Martinovic; Pavel Moravec; Jiri Dvorsky; Vaclav Snasel;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TK-53;
关键词
WEBSOM; SOM; Neural networks; Power faults;

机译：WebSOM;SOM;神经网络;电力故障;

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