Запис Детальніше

Maximal margin classifiers applied to DGA-based diagnosis of power transformers

Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Maximal margin classifiers applied to DGA-based diagnosis of power transformers
 
Creator Szczepaniak, Piotr S.
Kłosiński, Marcin
 
Subject power transformers
DGA
IEC
classification
maximal margin classifiers
SVM
 
Description The paper addresses a modern approach to the problem of power transformer diagnosis. The method called support vector machines enables the creation of an expert system for oil transformer technical condition diagnosis. The system, which is based on real results of chromatography of gases dissolved in transformer oil (DGA), performs better than an internationally acknowledged standard – the IEC code.
 
Date 2013-12-24T15:05:00Z
2013-12-24T15:05:00Z
2011
 
Type Article
 
Identifier Szczepaniak P. S. Maximal margin classifiers applied to DGA-based diagnosis of power transformers / Piotr S. Szczepaniak, Marcin Kłosiński // Обчислювальні проблеми електротехніки : матеріали XII Міжнародного симпозіуму CPEE’2011, 5–7 вересня 2011 року, Кострино, Закарпатська область, Україна / Національний університет «Львівська політехніка», Варшавський технологічний університет, Лодзький технічний університет, Університет Західної Богемії. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – C. 61. – Bibliography: 16 titles.
http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/22446
 
Language en
 
Format application/pdf
 
Publisher Видавництво Львівської політехніки