PSO–SOM Neural Network Algorithm for Series Arc Fault Detection
المؤلفون المشاركون
Qu, Na
Chen, Jiatong
Zuo, Jiankai
Liu, Jinhai
المصدر
Advances in Mathematical Physics
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-01-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Self-organizing feature map (SOM) neural network is a kind of competitive neural network with unsupervised learning.
It has the strong abilities of self-organization and self-learning.
However, the classification accuracy of SOM neural network may decrease when the features of tested object are not obvious.
In this paper, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to optimize the weight values of SOM network.
Three indexes, i.e., intra-class density, standard deviation and sample difference, are used to judge the weight value, which can improve the classification accuracy of the SOM network.
PSO–SOM network is applied to the detection of series arc fault in electrical circuits and compared with conventional SOM network and learning vector quantization (LVQ) network.
The detection accuracy of the PSO–SOM network is 95%, which is higher than conventional SOM network and LVQ network.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qu, Na& Chen, Jiatong& Zuo, Jiankai& Liu, Jinhai. 2020. PSO–SOM Neural Network Algorithm for Series Arc Fault Detection. Advances in Mathematical Physics،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1127464
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qu, Na…[et al.]. PSO–SOM Neural Network Algorithm for Series Arc Fault Detection. Advances in Mathematical Physics No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1127464
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qu, Na& Chen, Jiatong& Zuo, Jiankai& Liu, Jinhai. PSO–SOM Neural Network Algorithm for Series Arc Fault Detection. Advances in Mathematical Physics. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1127464
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1127464
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر