机译:通过新的数据预处理方法提高局部放电的模式识别精度
Department of Electrical & Biomedical Engineering, University of Nevada, Reno (UNR), 1664 N. Virginia Street, Reno, NV 89557-0260, USA;
High Voltage Department, Niroo Research Institute (NRI), End of the Dadman Blvd, Shahrak Ghods, Tehran 1468617151, Iran;
Signals norms; Pattern recognition; Partial discharges; ANN;
机译:通过面向图像的特征提取和选择技术提高局部放电图形的识别精度
机译:基于成分识别的肌电控制中主成分分析预处理可提高分类精度
机译:基于基于变量预测模型的类别判别和偏最小二乘回归的局部放电模式识别方法
机译:基于参数的统计方法在电力设备局部放电模式识别中的应用
机译:脉冲电压激励下电机线圈局部放电的检测与模式识别
机译:色法在气体绝缘开关柜中进行UHF信号处理和局部放电的模式识别
机译:用于局部放电的UHF信号模式识别的改进袋装算法
机译:sImCa模式识别在质谱数据中应用的预处理,变量选择和分类规则