Towards a Power System Fault Classification System: A Rough Neurocomputing
Notice bibliographique
Résumé
A rough neurocomputing approach to classifying power system faults is presented in this paper. Preprocessing fault data entails discretization of power system fault data obtained from the Transcan Recording System at Manitoba Hydro. An approach to discretizing power system fault data is briefly described in this article. After preprocessing, rough set methods are used to prepare fault decision tables and generate fault classification rules. Each condition vector contain values of attributes for a new power system fault becomes input to mixture of rough set-based expert networks, where each the processing performed by each “expert ” is tailored to a particular fault type. A collection of rough expert networks are connected to what is known as gating network that selects the output of competing expert networks (the winner) as the output of the network. That is, the gating network implements derived fault classification rules and selects the expert network with the best classification (i.e., highest probability of correctly classified fault). The architecture of such a network is extensible inasmuch as a new rough expert network can be added to accommodate the discovery of a new type of power system fault. The basic architecture of a new fault neural classification system is presented. The contribution of this paper is an overview of the basic building blocks in a rough set-based power system fault classification system. 1.
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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) | 0,000 | 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 ».