메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정병진 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
114 - 123 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (7)

2018

차분진화를 이용한 독립성분 분석법과 선형판별 분석법 기반 부분방전 패턴 분류기 설계
정병진 ,  오성권 한국지능시스템학회 논문지 2018.08 학술저널
부분방전 패턴 분류기를 위한 퍼지 신경회로망의 설계 및 학습방법에 관한 연구
정병진 전기공 2018.01 학위논문
K-means 클러스터링 기반 소프트맥스 신경회로망 부분방전 패턴분류의 설계 : 분류기 구조의 비교연구 및 해석
정병진 ,  오성권 전기학회논문지 2018.01 학술저널

2017

독립성분분석법에 기반한 퍼지 신경회로망의 부분방전 패턴 분류기의 설계
정병진 ,  김진율 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2017.10 학술대회자료
부분방전 패턴인식을 위해 EMC센서를 이용한 최적화된 RBFNNs 분류기 설계
정병진 ,  이승철 ,  오성권 전기학회논문지 2017.09 학술저널
K-means 클러스터링 기반 소프트맥스 신경회로망 부분방전 패턴분류의 설계 : 분류기 구조 비교연구 및 해석
정병진 ,  이승철 ,  오성권 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.07 학술대회자료

2016

방사형 기저함수 신경회로망 기반 부분방전 패턴인식에 대한 연구
정병진 ,  김욱동 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2016.07 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.
#EMC sensor #Principal component analysis #K-means clustering #Softmax function #Nonlinear least squares method #L2-normalization #Radial basis function neural networks

목차

Abstract
1. 서론
2. 부분방전과 EMC 센서 선행조사
3. K-means 클러스터링 기반 소프트맥스 신경회로망 부분방전 패턴분류의 설계
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
S. M. Hassan Hosseini, S. M. Hosseini Bafghi, Comparison of High Frequency Detailed Generator Models for Partial Discharge Localization, Journal of Electrical Engineering & Technology 10, 1752-1758, 2015.7. Lianwei Bao, Jian Li, Jing Zhang, Tianyan Jiang, Partial Discharge Process and Characteristics of Oil-Paper Insulation under Pulsating DC Voltage, Journal of Electrical Engineering & Technology 11, 437-445, 2016. 03. Furqan Asghar, Muhammad Talha, Se-Yoon Kim, SungHo Kim, Hotelling T2 Index Based PCA Method for Fault Detection in Transient State Processes, Journal of Institute of Control, Robotics and Systems 22, 276-280, 2016.4. Sung-Kwun Oh, Wook-Dong Kim, Witold Pedrycz, Su-Chong Joo, “Design of K-means clustering-based polynomial radial basis function neural networks (pRBF NNs) realized with the aid of particle swarm optimization and differential evolution”, Neurocomputing, Vol. 78, No. 1, pp. 121-132, 2012. Mingwen Zheng, Yanping Zhang, An Algorithm to Determine RBFNN’s Center Based on the Improved Density Method, Open Journal of Applied Sciences, 1-5, 2014. 04

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

방사형 기저함수 신경회로망 기반 부분방전 패턴인식에 대한 연구
정병진 ,  김욱동 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2016 .07
퍼지 알고리즘을 이용한 부분방전 신호의 진단에 관한 연구
김진수 ,  박재완 ,  박건준 외 2명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005 .11
데이터 정보를 이용한 흑색 플라스틱 분류기 설계
박상범 ,  오성권 전기학회논문지 2018 .04
부분방전 패턴인식을 위해 EMC센서를 이용한 최적화된 RBFNNs 분류기 설계
정병진 ,  이승철 ,  오성권 전기학회논문지 2017 .09
Neuro-Fuzzy 기법을 이용한 부분방전 패턴인식에 대한 연구
朴建俊 ,  金吉成 ,  吳聖權 외 2명 전기학회논문지 2008 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0