Загрузка...
Transformer fault diagnosis using continuous sparse autoencoder
This paper proposes a novel continuous sparse autoencoder (CSAE) which can be used in unsupervised feature learning. The CSAE adds Gaussian stochastic unit into activation function to extract features of nonlinear data. In this paper, CSAE is applied to solve the problem of transformer fault recogni...
Сохранить в:
| Опубликовано в: : | Springerplus |
|---|---|
| Главные авторы: | , , , |
| Формат: | Artigo |
| Язык: | Inglês |
| Опубликовано: |
Springer International Publishing
2016
|
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4830783/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27119052 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1186/s40064-016-2107-7 |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|