Geri Dön

An investigation ondeep learning and multi-label learningfor composite system reliability evaluation

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 719916
  2. Yazar: DOGAN URGUN
  3. Danışmanlar: DR. CHANAN SİNGH, DR. METHRAD EHSANİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Texas A&M University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

In many cases, research on reliability analysis focuses on searching the state space of the system for states that represent events of interest, like failure of the system not meeting the required demand for a specific node. This raises the need for search procedures that efficiently determine states to be examined and then evaluated. Artificial Intelligence based methods have been studied for this objective either by themselves or in conjunction with widely used methods like Monte Carlo Simulation. This dissertation investigates various novel approaches for reliability evaluation of composite power systems by combining Monte Carlo simulation (MCS) with different machine learning techniques for Multi-Label Learning and Deep Learning topologies. The objective in this research is reducing the computational burden to perform Monte Carlo Simulation for a given level of accuracy. As a consequence, higher accuracy can be obtained for the same level of computational effort

Benzer Tezler

  1. Sinirileticilerin etkisinin matematiksel modellenmesi: Orta boy dikensi hücrelere dopaminin etkisi

    Modelling the effect of neurotransmitters: Effect of dopamine on medium spiny neurons

    RAHMİ ELİBOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR

  2. Machine learning techniques for prediction of human age based on teeth x-ray images

    Diş röntgeni görüntülerine dayalı insan yaşının tahmini için makine öğrenmesi teknikleri

    ROOMA SATTAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SHAHRAM TAHERI

  3. Kablosuz haberleşme için uçtan uca otokodlayıcı tasarımı

    End to end autoencoder design for wireless communication

    MUSTAFA BAYRAM AYAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ

  4. Düşük uzamsal çözünürlüğe sahip hiperspektral görüntüleri için öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemi

    Learning-Based super-resolution method for hyperspectral images with low spatial resolution

    HÜSEYİN AYDİLEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAT İNANÇ

  5. Farklı derin öğrenme modelleri kullanarak histopatalojik görüntülerden meme tümörlerinin sınıflandırılmasında yeni yaklaşımlar

    New approaches in classification of breast tumors from histopathological images using different deep learning models

    SEMA NIZAM ABDULGHANI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN