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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Multilayer Perceptron (MLP) with Error Back-Propagation Learning in Voltage Security Analysis

verfasst von : Kabir Chakraborty, Abhijit Chakrabarti

Erschienen in: Soft Computing Techniques in Voltage Security Analysis

Verlag: Springer India

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Abstract

The working of artificial neurons and their architectures stand in stark contrast with their biological counterparts. The theory of feed-forward systems is put on a firm foundation to demonstrate the computational power and limitations of these systems. This chapter develops a working model of feed-forward neural network system and introduces its architectures, properties, and application domains. The concepts of supervised learning in the context of the perceptron and LMS models are described to their fullest complexity with back-propagation learning. The applications of multilayer perceptron (MLP) with error back-propagation learning to the voltage security analysis of multi-bus power networks are also detailed.

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Metadaten
Titel
Multilayer Perceptron (MLP) with Error Back-Propagation Learning in Voltage Security Analysis
verfasst von
Kabir Chakraborty
Abhijit Chakrabarti
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer India
Buch
Soft Computing Techniques in Voltage Security Analysis

Print ISBN: 978-81-322-2306-1

Electronic ISBN: 978-81-322-2307-8

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-81-322-2307-8_6