An investigation ondeep learning and multi-label learningfor composite system reliability evaluation
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 719916
- Danışmanlar: DR. CHANAN SİNGH, DR. METHRAD EHSANİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Texas A&M University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SHAHRAM TAHERI
- Kablosuz haberleşme için uçtan uca otokodlayıcı tasarımı
End to end autoencoder design for wireless communication
MUSTAFA BAYRAM AYAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ
- 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
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAT İNANÇ
- 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
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN