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Enregistrement W2138773030 · doi:10.1109/tim.2005.858143

Partial Discharge Pattern Classification Using the Fuzzy Decision Tree Approach

2005· article· en· W2138773030 sur OpenAlexaff
T.K. Abdel-Galil, R. M. Sharkawy, M.M.A. Salama, R. Bartnikas

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPartial dischargeDecision treeFuzzy logicPattern recognition (psychology)Artificial intelligenceClassifier (UML)Decision tree learningData miningFuzzy classificationComputer scienceFuzzy setMathematicsVoltageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Partial discharge (PD) measurement is a proven flaw detection technique for finding cavities that are defects in the insulating material. In this paper, a novel approach for the classification of cavity sizes, based on their maximum PD charge transfer-applied voltage (/spl Delta/Q-V) characteristics using a fuzzy decision tree system, is proposed. The (/spl Delta/Q-V) partial discharge patterns for different cavity sizes are represented by features extracted from their pulse shapes, and the classification rules are directly extracted from the data using the decision tree. The decision rules obtained from the decision tree are then converted to the fuzzy IF-then rules, and the back-propagation algorithm is utilized to tune the parameters of the membership functions employed in the fuzzy classifier. The neuro-fuzzy classification technique is shown to provide successful classification of void sizes in an easily interpretive fashion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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