Support vector machines for predicting the electrical faults
العناوين الأخرى
ماكينات دعم المتجه للتنبؤ بالأعطال الكهربائية
المؤلفون المشاركون
Abd al-Hamid, Salar J.
Rashid, Tariq
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 32، العدد 8A (31 أغسطس/آب 2014)، ص ص. 1931-1941، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2014-08-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
تعتبر ماكينات دعم المتجه من المصرفات الثنائية غير الاحتمالية في تعليم الماكنة و تعتبر من أنواع الخوارزميات المعتمدة على المشرف و التي تصنف و تتنبأ و تميز و تحلل الأصناف.
طورت هذه التقنية في بدايات عام 1990.
خوارزميات التدريب لهذه الماكينات تساعد في بناء نموذج يخصص أمثلة جديدة لصنف واحد أو أكثر عندما تتم أعادة الأمثلة في مرحلة التدريب.
هذه الخاصية تستقطب عدة باحثين لتطوير طرق ماكينات دعم المتجه و تطبيقاتها في هذا البحث تم استخدام ماكينات دعم المتجه لتشخيص الأعطال الكهربائية في دوائر الطور الواحد.
بعد تقييم أداء ماكينات دعم المتجه بالمقارنة مع تقنية الانحدار الخطي البسيط، تفوقت ماكينات دعم المتجه على تقنية الانحدار الخطي البسيط.
الملخص EN
Support vector machines (SVMs) are a non-probabilistic binary linear classifier in machine learning techniques and are supervised learning algorithms that classify, predict, recognise and analyse patterns.
This technique was developed in early 1990s.Training algorithms of support vector machines help build a model that assigns new examples into one class or the other when a set of training examples is recycled in the training process.
This feature in SVM has attracted many of researchers to develop SVM methods and their applications.
In this paper work support vector machines are used to tackle electrical faults in single phase circuits.
Support vectors machines are evaluated against Simple Linear Regression techniques.
Support vector machines outperformed Simple Linear Regression techniques.-
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Rashid, Tariq& Abd al-Hamid, Salar J.. 2014. Support vector machines for predicting the electrical faults. Engineering and Technology Journal،Vol. 32, no. 8A, pp.1931-1941.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-413966
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Rashid, Tariq& Abd al-Hamid, Salar J.. Support vector machines for predicting the electrical faults. Engineering and Technology Journal Vol. 32, no. 8A (2014), pp.1931-1941.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-413966
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Rashid, Tariq& Abd al-Hamid, Salar J.. Support vector machines for predicting the electrical faults. Engineering and Technology Journal. 2014. Vol. 32, no. 8A, pp.1931-1941.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-413966
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 1941
رقم السجل
BIM-413966
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