PDF EndNote BibTex Kaynak Göster

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ VE OLASILIKSAL SİNİR AĞLARI KULLANARAK İLETİM HATTI ARIZALARININ SINIFLANDIRILMASI

Yıl 2008, Cilt 3, Sayı 2, 200 - 210, 01.03.2008

Öz

Bu makalede, iletim hattı arızalarını sınıflandırmak için ayrık dalgacık dönüşümünü (ADD) ve olasılıksal sinir ağlarını (OSA) kullanan altenatif bir yöntem sunulmuştur. Arıza geçici durumlarının ayırt edici özelliklerini çıkarmak için ADD kullanılmıştır. ADD'nin detay katsayıları OSA'nın girişine uygulanmıştır. Önerilen yöntemin uygunluğunu doğrulamak için geri yayılım algoritması (GYA) ve Bayes sınıflandırıcıları gibi yöntemlerin sonuçları karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemin tüm arıza tiplerini %99'luk bir doğruluk oranıyla sınıflandırdığı görülmüştür.

CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS

Yıl 2008, Cilt 3, Sayı 2, 200 - 210, 01.03.2008

Öz

In this paper, an alternative method which uses discrete wavelet transform (DWT) and probabilistic neural networks (PNN) is presented for classification of transmission line faults. DWT is used to extract distinctive features of fault transients. Detail coefficients of DWT feed the PNN. A comparison study with other classification methods such as Back Propagation Algorithm (BPA) and Bayes classifiers is also performed to confirm the feasibility of the proposed method. It has been shown that the proposed method classify all fault types with %99 accuracy rate.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Elektrik Makinaları
Yazarlar

Sami EKİCİ Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Mart 2008
Yayınlandığı Sayı Yıl 2008, Cilt 3, Sayı 2

Kaynak Göster

Bibtex @ { nwsatecapsci213989, journal = {Technological Applied Sciences}, eissn = {1308-7223}, address = {}, publisher = {E-Journal of New World Sciences Academy}, year = {2008}, volume = {3}, number = {2}, pages = {200 - 210}, doi = {10.12739/10.12739}, title = {CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS}, key = {cite}, author = {Ekici, Sami} }
APA Ekici, S. (2008). CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS . Technological Applied Sciences , 3 (2) , 200-210 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/nwsatecapsci/issue/20188/213989
MLA Ekici, S. "CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS" . Technological Applied Sciences 3 (2008 ): 200-210 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/nwsatecapsci/issue/20188/213989>
Chicago Ekici, S. "CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS". Technological Applied Sciences 3 (2008 ): 200-210
RIS TY - JOUR T1 - CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS AU - Sami Ekici Y1 - 2008 PY - 2008 N1 - DO - T2 - Technological Applied Sciences JF - Journal JO - JOR SP - 200 EP - 210 VL - 3 IS - 2 SN - -1308-7223 M3 - UR - Y2 - 2022 ER -
EndNote %0 Technological Applied Sciences CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS %A Sami Ekici %T CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS %D 2008 %J Technological Applied Sciences %P -1308-7223 %V 3 %N 2 %R %U
ISNAD Ekici, Sami . "CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS". Technological Applied Sciences 3 / 2 (Mart 2008): 200-210 .
AMA Ekici S. CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS. NWSA. 2008; 3(2): 200-210.
Vancouver Ekici S. CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS. Technological Applied Sciences. 2008; 3(2): 200-210.
IEEE S. Ekici , "CLASSIFICATION of TRANSMISSION LINE FAULTS by USING WAVELET TRANSFORM and PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS", Technological Applied Sciences, c. 3, sayı. 2, ss. 200-210, Mar. 2008, doi:10.12739/10.12739