Fast Match-Based Vector Quantization Partial Discharge Pulse Pattern Recognition
Notice bibliographique
Résumé
A novel approach for the classification of cavity size in terms of their apparent charge versus applied voltage (/spl Delta/Q-V) partial discharge pattern characteristics is described. The method makes use of the fast match-based vector quantization procedure, wherein a given partial discharge pattern is matched against a set of known partial discharge patterns in a database. The /spl Delta/Q-V partial discharge patterns for different cavity sizes are considered as a sequence of events rather than as /spl Delta/Q-V curve representations. In the training phase, each cavity size represents a unique class, which emits its own /spl Delta/Q-V sequence, and vector quantization (VQ) is used to assign labels for this sequence of events. In the testing phase, a fast match algorithm is proposed to determine the degree of similarity between the labels of the tested phenomena and the prestored labels for different partial discharge patterns previously stored during the training phase. The best-matched model pinpoints the cavity size class. The results demonstrate that while the implementation of such classifier is simple, it achieves high classification rates; this positions the method as a competitive alternative vis-a/spl grave/-vis other previously proposed classifiers, which suffer from both larger computational burdens and inherently more complicated structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».