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Volumn 46, Issue 5, 2010, Pages 49-52

Application of adaptive hierarchical multi-class SVM to transformer fault diagnosis

Author keywords

Dissolved gas analysis (DGA); Fault diagnosis; Feature extraction; Hierarchical decision; Support vector machine (SVM); Transformer

Indexed keywords


EID: 84863338174     PISSN: 10011609     EISSN: None     Source Type: Journal    
DOI: None     Document Type: Article
Times cited : (8)

References (10)
  • 1
    • 84863367667 scopus 로고    scopus 로고
    • Chinese source
    • 2005.
    • (2005)
  • 2
    • 2042542062 scopus 로고    scopus 로고
    • Artificial neural network-based prediction technique for transformer oil breakdown voltage
    • MOHAMED A A W. Artificial Neural Network-based Prediction Technique for Transformer Oil Breakdown Voltage [J]. Electric Power System Research, 2004, 71(1):73-84.
    • (2004) Electric Power System Research , vol.71 , Issue.1 , pp. 73-84
    • Mohamed, A.A.W.1
  • 3
    • 84863339343 scopus 로고    scopus 로고
    • Chinese source
    • 2008, 28(7):141-147.
    • (2008) , vol.28 , Issue.7 , pp. 141-147
  • 4
    • 84863341676 scopus 로고    scopus 로고
    • Chinese source
    • 2008, 28(7): 121-126.
    • (2008) , vol.28 , Issue.7 , pp. 121-126
  • 5
    • 84863343193 scopus 로고    scopus 로고
    • Chinese source
    • 2004, 19(12):74-77.
    • (2004) , vol.19 , Issue.12 , pp. 74-77
  • 6
    • 84863367666 scopus 로고    scopus 로고
    • Chinese source
    • 2006, 30(7):46-50.
    • (2006) , vol.30 , Issue.7 , pp. 46-50
  • 7
    • 84863392220 scopus 로고    scopus 로고
    • Chinese source
    • 2003, 23(7):88-92.
    • (2003) , vol.23 , Issue.7 , pp. 88-92
  • 8
    • 84863345709 scopus 로고    scopus 로고
    • Chinese source
    • 2008, 28(1):106-110.
    • (2008) , vol.28 , Issue.1 , pp. 106-110
  • 9
    • 84863387306 scopus 로고    scopus 로고
    • Chinese source
    • 2003.
    • (2003)
  • 10
    • 84863387307 scopus 로고    scopus 로고
    • Chinese source
    • 2000, 26(1):33-42.
    • (2000) , vol.26 , Issue.1 , pp. 33-42


* 이 정보는 Elsevier사의 SCOPUS DB에서 KISTI가 분석하여 추출한 것입니다.