Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

01.10.2016 | Original Article | Ausgabe 7/2016

Neural Computing and Applications 7/2016

Comparison of modified teaching–learning-based optimization and extreme learning machine for classification of multiple power signal disturbances

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 7/2016
Autoren:
P. K. Nayak, S. Mishra, P. K. Dash, Ranjeeta Bisoi

Abstract

This paper presents a modified TLBO (teaching–learning-based optimization) approach for the local linear radial basis function neural network (LLRBFNN) model to classify multiple power signal disturbances. Cumulative sum average filter has been designed for localization and feature extraction of multiple power signal disturbances. The extracted features are fed as inputs to the modified TLBO-based LLRBFNN for classification. The performance of the proposed modified TLBO-based LLRBFNN model is compared with the conventional model in terms of convergence speed and classification accuracy. Also, an extreme learning machine (ELM) approach is used to optimize the performance of the proposed LLRBFNN and is compared with the TLBO method in classifying the multiple power signal disturbances. The classification results reveal that although the TLBO approach produces slightly better accuracy in comparison with the ELM approach, the latter is much faster in implementation, thus making it suitable for processing large quantum of power signal disturbance data.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe​​​​​​​​​​​​​​

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 7/2016

Neural Computing and Applications 7/2016 Zur Ausgabe

Premium Partner

BranchenIndex Online

Die B2B-Firmensuche für Industrie und Wirtschaft: Kostenfrei in Firmenprofilen nach Lieferanten, Herstellern, Dienstleistern und Händlern recherchieren.

Whitepaper

- ANZEIGE -

Best Practices für die Mitarbeiter-Partizipation in der Produktentwicklung

Unternehmen haben das Innovationspotenzial der eigenen Mitarbeiter auch außerhalb der F&E-Abteilung erkannt. Viele Initiativen zur Partizipation scheitern in der Praxis jedoch häufig. Lesen Sie hier  - basierend auf einer qualitativ-explorativen Expertenstudie - mehr über die wesentlichen Problemfelder der mitarbeiterzentrierten Produktentwicklung und profitieren Sie von konkreten Handlungsempfehlungen aus der Praxis.
Jetzt gratis downloaden!

Bildnachweise