{"product_id":"ieej-zt015030","title":"ニューラルネットワークによる発電機異常診断","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e5-030\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成13年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2001\/03\/21\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eDetection of Overheating inside Turbin Generators Employed with Neural Networks \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e円満字公衛 (三菱電機),反田 哲史(三菱電機),岡島 弘高(大阪電技),高島 充(関西電力),中村 和也(関西電力)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eKoe Enmanji(Mitsubishi Electric Co.),Tetsuji Sorita(Mitsubishi Electric Co.),Hirotaka Okajima(Osaka Dengi Co.),Mitsuru Takashima(Kansai Electric Power Co.),Kazuya Nakamura(Kansai Electric Power Co.)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eニューラルネットワーク|タービン発電機|質量分析|絶縁材料\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e発電機内部材料の異常過熱を検知する方法として分解発生ガスの質量スペクトルのニューラルネットワーク(NN)による識別を検討した。９０％以上の信頼性を確保するためには約１０００回の学習回数が必要である。質量分析／NNシステムにより正確な過熱材料識別が可能であることがわかった。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e126 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46395791802607,"sku":"IEEJ-ZT015030-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_68240fb8-ffd1-46aa-9a77-73d1ff8fe65b.png?v=1744790041","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt015030","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}