Zeitschriftenartikel zum Thema „Transformer network“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Machen Sie sich mit Top-50 Zeitschriftenartikel für die Forschung zum Thema "Transformer network" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Sehen Sie die Zeitschriftenartikel für verschiedene Spezialgebieten durch und erstellen Sie Ihre Bibliographie auf korrekte Weise.
S., S., Thulasi Bikku, P. Muthukumar, K. Sandeep, Jampani Chandra Sekhar und V. Krishna Pratap. „Enhanced Intrusion Detection Using Stacked FT-Transformer Architecture“. Journal of Cybersecurity and Information Management 8, Nr. 2 (2024): 19–29. http://dx.doi.org/10.54216/jcim.130202.
Der volle Inhalt der QuelleKrupa, Tadeusz. „Elements of Theory of the Correct Operations of Logistics Transforming Networks“. Foundations of Management 9, Nr. 1 (20.12.2017): 347–60. http://dx.doi.org/10.1515/fman-2017-0026.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Fuping, Pengcheng Zhao und Jianming Wei. „Channel Transformer Network“. IEEE Access 8 (2020): 220762–78. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3042644.
Der volle Inhalt der QuelleAlharthi, Musleh, und Ausif Mahmood. „Enhanced Linear and Vision Transformer-Based Architectures for Time Series Forecasting“. Big Data and Cognitive Computing 8, Nr. 5 (16.05.2024): 48. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc8050048.
Der volle Inhalt der QuelleOttele, Andy, und Rahmat Shoureshi. „Neural Network-Based Adaptive Monitoring System for Power Transformer“. Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control 123, Nr. 3 (11.02.1999): 512–17. http://dx.doi.org/10.1115/1.1387248.
Der volle Inhalt der QuelleMajeed, Issah Babatunde, und Nnamdi I. Nwulu. „Impact of Reverse Power Flow on Distributed Transformers in a Solar-Photovoltaic-Integrated Low-Voltage Network“. Energies 15, Nr. 23 (06.12.2022): 9238. http://dx.doi.org/10.3390/en15239238.
Der volle Inhalt der QuelleAdegboye, B. A. „Power Quality Assessment in a Distribution Network“. Advanced Materials Research 62-64 (Februar 2009): 53–59. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.62-64.53.
Der volle Inhalt der QuelleKumari, Rekha, Gurpreet Kaur, Aditya Rawat, Harshit Chauhan, Kartik Singh Negi und Rishi Mishra. „ANALYSIS OF TRANSFORMER-DEEP NEURAL NETWORK USING DEEP LEARNING“. International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology 8, Nr. 2 (01.06.2023): 313–19. http://dx.doi.org/10.33564/ijeast.2023.v08i02.048.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Zhiqing, Yi Xuan, ZikaiCao, Jian Liu, Tiechao Dai, Weihao Liu, Gangjin Ye et al. „Transformer parameter estimation in distribution network based on deformable transformer“. Journal of Physics: Conference Series 2758, Nr. 1 (01.04.2024): 012006. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2758/1/012006.
Der volle Inhalt der QuelleAl-Yahya, Maha, Hend Al-Khalifa, Heyam Al-Baity, Duaa AlSaeed und Amr Essam. „Arabic Fake News Detection: Comparative Study of Neural Networks and Transformer-Based Approaches“. Complexity 2021 (16.04.2021): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5516945.
Der volle Inhalt der QuelleKirui, Kemei Peter, David K. Murage und Peter K. Kihato. „Impacts of Placement of Wind Turbine Generators on IEEE 13 Node Radial Test Feeder In-Line Transformer Fuse-Fuse Protection Coordination“. European Journal of Engineering Research and Science 5, Nr. 6 (07.06.2020): 665–74. http://dx.doi.org/10.24018/ejers.2020.5.6.1939.
Der volle Inhalt der QuelleKirui, Kemei Peter, David K. Murage und Peter K. Kihato. „Impacts of Placement of Wind Turbine Generators on IEEE 13 Node Radial Test Feeder In-Line Transformer Fuse-Fuse Protection Coordination“. European Journal of Engineering and Technology Research 5, Nr. 6 (07.06.2020): 665–74. http://dx.doi.org/10.24018/ejeng.2020.5.6.1939.
Der volle Inhalt der QuelleMoon, Ji-Hwan, Gyuho Choi, Yu-Hwan Kim und Won-Yeol Kim. „PCTC-Net: A Crack Segmentation Network with Parallel Dual Encoder Network Fusing Pre-Conv-Based Transformers and Convolutional Neural Networks“. Sensors 24, Nr. 5 (24.02.2024): 1467. http://dx.doi.org/10.3390/s24051467.
Der volle Inhalt der QuelleVasilevskij, V. V., und M. O. Poliakov. „Reproducing of the humidity curve of power transformers oil using adaptive neuro-fuzzy systems“. Electrical Engineering & Electromechanics, Nr. 1 (23.02.2021): 10–14. http://dx.doi.org/10.20998/2074-272x.2021.1.02.
Der volle Inhalt der QuelleLynch, A. C. „Blumlein's transformer-bridge network“. Engineering Science and Education Journal 2, Nr. 3 (1993): 117. http://dx.doi.org/10.1049/esej:19930037.
Der volle Inhalt der QuelleHanus, Oleksii, und Kostiantyn Starkov. „STUDY OF THE NATURE OF OVERVOLTAGES IN THE ELECTRICAL NETWORK ARISING FROM VOLTAGE TRANSFORMERS“. Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Energy: Reliability and Energy Efficiency, Nr. 1 (2) (02.07.2021): 28–36. http://dx.doi.org/10.20998/2224-0349.2021.01.05.
Der volle Inhalt der QuelleAzizian, Davood, und Mehdi Bigdeli. „A new cast-resin transformer thermal model based on recurrent neural networks“. Archives of Electrical Engineering 66, Nr. 1 (01.03.2017): 17–28. http://dx.doi.org/10.1515/aee-2017-0002.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Guanghui, Zelin Wang, Yixiong Huang, Huirong Zhang und Xiaojing Ma. „Transformer-Based Maneuvering Target Tracking“. Sensors 22, Nr. 21 (04.11.2022): 8482. http://dx.doi.org/10.3390/s22218482.
Der volle Inhalt der QuelleCremasco, Andrea, Wei Wu, Andreas Blaszczyk und Bogdan Cranganu-Cretu. „Network modelling of dry-type transformer cooling systems“. COMPEL - The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering 37, Nr. 3 (08.05.2018): 1039–53. http://dx.doi.org/10.1108/compel-12-2016-0534.
Der volle Inhalt der QuelleJiao, Jinyue, Zhiqiang Gong und Ping Zhong. „Dual-Branch Fourier-Mixing Transformer Network for Hyperspectral Target Detection“. Remote Sensing 15, Nr. 19 (24.09.2023): 4675. http://dx.doi.org/10.3390/rs15194675.
Der volle Inhalt der QuelleFiennes, J., und C. R. de Souza. „The Complex Transformer as a Network-Model Element“. International Journal of Electrical Engineering & Education 40, Nr. 1 (Januar 2003): 27–35. http://dx.doi.org/10.7227/ijeee.40.1.3.
Der volle Inhalt der QuelleNafisi, Hamed, Mehrdad Abedi und Gevorg B. Gharehpetian. „Locating Pd in Transformers through Detailed Model and Neural Networks“. Journal of Electrical Engineering 65, Nr. 2 (01.03.2014): 75–82. http://dx.doi.org/10.2478/jee-2014-0011.
Der volle Inhalt der QuelleAbdullah, A. M., R. Ali, S. B. Yaacob, K. Ananda-Rao und N. A. Uloom. „Transformer Health Index by Prediction Artificial Neural Networks Diagnostic Techniques“. Journal of Physics: Conference Series 2312, Nr. 1 (01.08.2022): 012002. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2312/1/012002.
Der volle Inhalt der QuelleBraña, L., A. Costa und R. Lopes. „Development of a power transformer model for high-frequency transient phenomena“. Renewable Energy and Power Quality Journal 19 (September 2021): 217–21. http://dx.doi.org/10.24084/repqj19.260.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Jianhan, Shengqing Gui und Haomin Zhang. „Transformer Vibration Analysis Based on Double Branch Convolutional Neural Network“. Journal of Physics: Conference Series 2503, Nr. 1 (01.05.2023): 012092. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2503/1/012092.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Jun, Lei Su, Yingjie Yan, Gehao Sheng, Da Xie und Xiuchen Jiang. „Prediction Method for Power Transformer Running State Based on LSTM_DBN Network“. Energies 11, Nr. 7 (19.07.2018): 1880. http://dx.doi.org/10.3390/en11071880.
Der volle Inhalt der QuelleAzmi Murad Abd Aziz, Mohd Aizam Talib, Ahmad Farid Abidin und Syed Abdul Mutalib Al Junid. „Development of Power Transformer Health Index Assessment Using Feedforward Neural Network“. Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology 30, Nr. 3 (15.05.2023): 276–89. http://dx.doi.org/10.37934/araset.30.3.276289.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Yubin, Jiyu Li, Xiaofei Ruan, Xiaoyu Huang und Jinbo Zhang. „Energy consumption analysis of power grid distribution transformers based on an improved genetic algorithm“. PeerJ Computer Science 9 (26.10.2023): e1632. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1632.
Der volle Inhalt der QuelleLara, Hector, und Esteban Inga. „Efficient Strategies for Scalable Electrical Distribution Network Planning Considering Geopositioning“. Electronics 11, Nr. 19 (28.09.2022): 3096. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11193096.
Der volle Inhalt der QuelleBernadić, Alen, und Zahira Anane. „NEUTRAL POINT CONNECTIONS IN MV POWER NETWORKS WITH GROUNDING ZIGZAG TRANSFORMERS – ANALYSIS AND SIMULATIONS“. Journal of Energy - Energija 68, Nr. 1 (30.04.2019): 42–48. http://dx.doi.org/10.37798/20196812.
Der volle Inhalt der QuelleJaiswal, Sushma, Harikumar Pallthadka, Rajesh P. Chinchewadi und Tarun Jaiswal. „Optimized Image Captioning: Hybrid Transformers Vision Transformers and Convolutional Neural Networks: Enhanced with Beam Search“. International Journal of Intelligent Systems and Applications 16, Nr. 2 (08.04.2024): 53–61. http://dx.doi.org/10.5815/ijisa.2024.02.05.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Honghua, Yong Li, Lei Zhu und Ziqiang Xu. „Condition assessment of transformers in wind farm based on modified one-dim residual neural network“. Journal of Physics: Conference Series 2378, Nr. 1 (01.12.2022): 012078. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2378/1/012078.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Li, Tongqin Shi, Songquan Huang, Fangchao Ke, Zhenxi Huang, Zhaoyang Zhang und Jinzheng Liang. „Convolutional neural network for real-time main transformer detection“. Journal of Physics: Conference Series 2229, Nr. 1 (01.03.2022): 012021. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2229/1/012021.
Der volle Inhalt der QuelleHartono, Muharni, Adipura, Martiningsih, Otong und Muhammad Irvan. „ANALYSIS OF POWER TRANSFORMATOR CONDITIONS USING DGA METHOD USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK IN KRAKATAU ELECTRICAL POWER COMPANY“. International Journal of Engineering Technologies and Management Research 7, Nr. 6 (16.06.2020): 77–88. http://dx.doi.org/10.29121/ijetmr.v7.i6.2020.572.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Jianbin, Lei Shen und Weiming Fan. „A TSENet Model for Predicting Cellular Network Traffic“. Sensors 24, Nr. 6 (07.03.2024): 1713. http://dx.doi.org/10.3390/s24061713.
Der volle Inhalt der QuelleAlibašić, Emir, Predrag Marić und Srete N. Nikolovski. „Transient Phenomena during the Three-Phase 300MVA Transformer Energization on the Transmission Network“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, Nr. 6 (01.12.2016): 2499. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v6i6.11406.
Der volle Inhalt der QuelleAlibašić, Emir, Predrag Marić und Srete N. Nikolovski. „Transient Phenomena during the Three-Phase 300MVA Transformer Energization on the Transmission Network“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, Nr. 6 (01.12.2016): 2499. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v6i6.pp2499-2505.
Der volle Inhalt der QuelleAstashev, Mikhail G., Artem S. Vanin, Vladimir M. Korolev, Dmitriy I. Panfilov, Pavel A. Rashitov und Vladimir N. Tulskii. „Assessment of the Technical and Economic Effect from Using Automatic Voltage Control Devices on 10/0.4 kV Transformers in Power Distribution Networks“. Vestnik MEI, Nr. 5 (2021): 27–36. http://dx.doi.org/10.24160/1993-6982-2021-5-27-36.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Xiangkai, Zhejun Feng, Changqing Cao, Mengyuan Li, Jin Wu, Zengyan Wu, Yajie Shang und Shubing Ye. „An Improved Swin Transformer-Based Model for Remote Sensing Object Detection and Instance Segmentation“. Remote Sensing 13, Nr. 23 (25.11.2021): 4779. http://dx.doi.org/10.3390/rs13234779.
Der volle Inhalt der QuelleGoran Jerbić. „APPLICATION OF PHASE SHIFTING TRANSFORMERS IN THE CROATIAN POWER SUPPLY SYSTEM“. Journal of Energy - Energija 56, Nr. 2 (16.11.2022): 216–31. http://dx.doi.org/10.37798/2007562353.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Qingbiao, Chunhua Wu, Zhe Wang und Kangfeng Zheng. „Hierarchical Transformer Network for Utterance-Level Emotion Recognition“. Applied Sciences 10, Nr. 13 (28.06.2020): 4447. http://dx.doi.org/10.3390/app10134447.
Der volle Inhalt der QuelleJianwen, Mo, Mo Lunlin, Yuan Hua, Lin Leping und Chen Lingping. „CNN with Embedding Transformers for Person Reidentification“. Mathematical Problems in Engineering 2023 (14.07.2023): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/4591991.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Cheng, Zhixin Fu, Zheng Zhang, Weiping Wang, Huatai Chen und Da Xu. „Fault Diagnosis of Power Transformer in One-Key Sequential Control System of Intelligent Substation Based on a Transformer Neural Network Model“. Processes 12, Nr. 4 (19.04.2024): 824. http://dx.doi.org/10.3390/pr12040824.
Der volle Inhalt der QuelleRavikumar, V., S. Ranjith und T. Bhavyasree. „Automatic Load Sharing of Distribution Transformers to Reduce Over all Losses in Distribution network“. E3S Web of Conferences 309 (2021): 01126. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202130901126.
Der volle Inhalt der QuelleLakehal, Abdelaziz, und Fouad Tachi. „Bayesian Duval Triangle Method for Fault Prediction and Assessment of Oil Immersed Transformers“. Measurement and Control 50, Nr. 4 (Mai 2017): 103–9. http://dx.doi.org/10.1177/0020294017707461.
Der volle Inhalt der QuelleLei, Tianliang, Lixin Ji, Gengrun Wang, Shuxin Liu, Lan Wu und Fei Pan. „Transformer-Based User Alignment Model across Social Networks“. Electronics 12, Nr. 7 (03.04.2023): 1686. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12071686.
Der volle Inhalt der QuelleDuan, Shiyao, Jiaojiao Li, Rui Song, Yunsong Li und Qian Du. „Unmixing-Guided Convolutional Transformer for Spectral Reconstruction“. Remote Sensing 15, Nr. 10 (18.05.2023): 2619. http://dx.doi.org/10.3390/rs15102619.
Der volle Inhalt der QuelleDong, P., und L. Xing. „Transformer Network Assisted VMAT Optimization“. International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics 114, Nr. 3 (November 2022): e577. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijrobp.2022.07.2242.
Der volle Inhalt der QuelleOdinaev, Ismoil, Andrey Pazderin, Murodbek Safaraliev, Firuz Kamalov, Mihail Senyuk und Pavel Y. Gubin. „Detection of Current Transformer Saturation Based on Machine Learning“. Mathematics 12, Nr. 3 (25.01.2024): 389. http://dx.doi.org/10.3390/math12030389.
Der volle Inhalt der QuelleKim, June-Woo, und Ho-Young Jung. „Voice-to-voice conversion using transformer network*“. Phonetics and Speech Sciences 12, Nr. 3 (September 2020): 55–63. http://dx.doi.org/10.13064/ksss.2020.12.3.055.
Der volle Inhalt der Quelle