Support vector machines for predicting the electrical faults
Other Title(s)
ماكينات دعم المتجه للتنبؤ بالأعطال الكهربائية
Joint Authors
Abd al-Hamid, Salar J.
Rashid, Tariq
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 32, Issue 8A (31 Aug. 2014), pp.1931-1941, 11 p.
Publisher
Publication Date
2014-08-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
11
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.-
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 1941
Record ID
BIM-413966