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複素数を用いたニューラルネットワークによる送電線の故障区間標定
https://fukuyama-u.repo.nii.ac.jp/records/7922
https://fukuyama-u.repo.nii.ac.jp/records/7922b4d5c4e9-ba65-4047-9443-002c3563da52
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
KJ00005781310.pdf (525.6 kB)
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| Item type | 紀要論文(ELS) / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1994-09-01 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 複素数を用いたニューラルネットワークによる送電線の故障区間標定 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Estimation of Fault Location for Transmission Lines by Neural Network Using Complex Back Propagation Learning Algorithm | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| ページ属性 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | P(論文) | |||||
| 著者名(日) |
田中, 始男
× 田中, 始男× 坪井, 始× 小林, 富士男× 美咲, 隆吉× 高橋, 政行 |
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| 著者名よみ | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 42585 | |||||
| 姓名 | タナカ, モトオ | |||||
| 著者名よみ | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 42586 | |||||
| 姓名 | ツボイ, ハジメ | |||||
| 著者名よみ | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 42587 | |||||
| 姓名 | コバヤシ, フジオ | |||||
| 著者名よみ | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 42588 | |||||
| 姓名 | ミサキ, タカヨシ | |||||
| 著者名よみ | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 42589 | |||||
| 姓名 | タカハシ, マサユキ | |||||
| 著者名(英) | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 42590 | |||||
| 姓名 | TNAKA, Motoo | |||||
| 言語 | en | |||||
| 著者名(英) | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 42591 | |||||
| 姓名 | TSUBOI, Hajime | |||||
| 言語 | en | |||||
| 著者名(英) | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 42592 | |||||
| 姓名 | KOBAYASHI, Fujio | |||||
| 言語 | en | |||||
| 著者名(英) | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 42593 | |||||
| 姓名 | MISAKI, Takayoshi | |||||
| 言語 | en | |||||
| 著者名(英) | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 42594 | |||||
| 姓名 | TAKAHASHI, Masayuki | |||||
| 言語 | en | |||||
| 著者所属(日) | ||||||
| 値 | 福山大学工学部情報処理工学科 | |||||
| 著者所属(日) | ||||||
| 値 | 福山大学工学部情報処理工学科 | |||||
| 著者所属(日) | ||||||
| 値 | 福山大学工学部情報処理工学科 | |||||
| 著者所属(日) | ||||||
| 値 | 福山大学工学部情報処理工学科 | |||||
| 著者所属(日) | ||||||
| 値 | 福山大学工学部情報処理工学科 | |||||
| 抄録(英) | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Distribution patterns of grand wire current along transmission lines have been analyzed by a experts in order to find the fault location. Various types of fault location methods using multi-layered feed forward type neural network models have been proposed and these efficiencies have been shown in several papers. The amplitudes and the phase angles are used as the input data of the neural network. If we use complex number for the neural network, we can relate the amplitude and the phase angle to each other. In this paper, we propose a fault location method using the multi-layered feed forward type neural network model. In the proposed method, the neurons are expressed by the sigmoid functions which are extend to the complex number and we use the complex back propagation learning algorithm. | |||||
| 雑誌書誌ID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00217655 | |||||
| 書誌情報 |
福山大学工学部紀要 巻 18, 号 1, p. 31-38, 発行日 1994-09 |
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