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Bae, Jangsik, Meonghun Lee et Changsun Shin. « A Data-Based Fault-Detection Model for Wireless Sensor Networks ». Sustainability 11, no 21 (5 novembre 2019) : 6171. http://dx.doi.org/10.3390/su11216171.
Texte intégralHan, Bing, Xiaohui Yang, Yafeng Ren et Wanggui Lan. « Comparisons of different deep learning-based methods on fault diagnosis for geared system ». International Journal of Distributed Sensor Networks 15, no 11 (novembre 2019) : 155014771988816. http://dx.doi.org/10.1177/1550147719888169.
Texte intégralShadi, Mohammad Reza, Hamid Mirshekali, Rahman Dashti, Mohammad-Taghi Ameli et Hamid Reza Shaker. « A Parameter-Free Approach for Fault Section Detection on Distribution Networks Employing Gated Recurrent Unit ». Energies 14, no 19 (5 octobre 2021) : 6361. http://dx.doi.org/10.3390/en14196361.
Texte intégralLi, Zhi Chun. « A Simple SOM Neural Network Based Fault Detection Model for Fault Diagnosis of Rolling Bearings ». Applied Mechanics and Materials 397-400 (septembre 2013) : 1321–25. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.397-400.1321.
Texte intégralWang, Zhenxing, Haijun Zhang, Huayang Wang, Zhijun Bi, Xiujing He, Qi Wang et Xiangzong Yu. « Analysis of modeling and fault line selection method for Single-phase Intermittent fault of distribution network ». Journal of Physics : Conference Series 2355, no 1 (1 octobre 2022) : 012047. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2355/1/012047.
Texte intégralShakya, Subarna. « Pollination Inspired Clustering Model for Wireless Sensor Network Optimization ». September 2021 3, no 3 (29 novembre 2021) : 196–207. http://dx.doi.org/10.36548/jsws.2021.3.006.
Texte intégralNai-Quan Su, Nai-Quan Su, Qing-Hua Zhang Nai-Quan Su, Shao-Lin Hu Qing-Hua Zhang, Xiao-Xiao Chang Shao-Lin Hu et Mei-Chao Chen Xiao-Xiao Chang. « Petrochemical Gearbox Fault Location and Diagnosis Method Based on Distributed Bayesian Model and Neural Network ». 電腦學刊 33, no 3 (juin 2022) : 159–69. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022063303013.
Texte intégralPatan, Krzysztof, et Józef Korbicz. « Nonlinear model predictive control of a boiler unit : A fault tolerant control study ». International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 22, no 1 (1 mars 2012) : 225–37. http://dx.doi.org/10.2478/v10006-012-0017-6.
Texte intégralBasnet, Barun, Hyunjun Chun et Junho Bang. « An Intelligent Fault Detection Model for Fault Detection in Photovoltaic Systems ». Journal of Sensors 2020 (9 juin 2020) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6960328.
Texte intégralZhang, Wubing. « Data Mining Technology for Equipment Machinery and Information Network Data Resources ». Security and Communication Networks 2022 (3 août 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5928611.
Texte intégralHoang, Ngoc-Bach, et Hee-Jun Kang. « Incipient wheel fault identification in mobile robots using neural networks and nonlinear least squares ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C : Journal of Mechanical Engineering Science 231, no 3 (9 août 2016) : 446–58. http://dx.doi.org/10.1177/0954406215616650.
Texte intégralJha, Sudan, Sultan Ahmad, Deepak Prashar, Bashir Salah, Majid Bashir, Inam Ullah et Nermin M. Salem. « A Proposed Waiting Time Algorithm for a Prediction and Prevention System of Traffic Accidents Using Smart Sensors ». Electronics 11, no 11 (2 juin 2022) : 1765. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11111765.
Texte intégralLakehal, Abdelaziz, et Fouad Tachi. « Bayesian Duval Triangle Method for Fault Prediction and Assessment of Oil Immersed Transformers ». Measurement and Control 50, no 4 (mai 2017) : 103–9. http://dx.doi.org/10.1177/0020294017707461.
Texte intégralWang, Qianyu, Dong Cao, Shuyuan Zhang, Yuzan Zhou et Lina Yao. « The Cable Fault Diagnosis for XLPE Cable Based on 1DCNNs-BiLSTM Network ». Journal of Control Science and Engineering 2023 (19 janvier 2023) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2023/1068078.
Texte intégralCui, Hao Yang, Yong Peng Xu, Jun Jie Yang, Jun Dong Zeng et Zhong Tang. « A Fault Diagnosis Method in VSC-HVDC Simulation System Based on BRBP Neural Networks ». Advanced Materials Research 860-863 (décembre 2013) : 2269–74. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.860-863.2269.
Texte intégralSu, Shan, et Bing Sheng Yan. « Fault Location Algorithm of the 10kV Rural Network Based on Power Frequency Communication ». Advanced Materials Research 722 (juillet 2013) : 287–91. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.722.287.
Texte intégralGuoyan, Huang, Wang Qian, Liu Xinqian, Hao Xiaobing et Yan Huaizhi. « Mining the Key Nodes from Software Network Based on Fault Accumulation and Propagation ». Security and Communication Networks 2019 (7 mars 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/7140480.
Texte intégralFarsoni, Saverio, Silvio Simani et Paolo Castaldi. « Fuzzy and Neural Network Approaches to Wind Turbine Fault Diagnosis ». Applied Sciences 11, no 11 (29 mai 2021) : 5035. http://dx.doi.org/10.3390/app11115035.
Texte intégralRobson, Stephen, Abderrahmane Haddad et Huw Griffiths. « Traveling Wave Fault Location Using Layer Peeling ». Energies 12, no 1 (30 décembre 2018) : 126. http://dx.doi.org/10.3390/en12010126.
Texte intégralDorsett, Jacob H., Elizabeth H. Madden, Scott T. Marshall et Michele L. Cooke. « Mechanical Models Suggest Fault Linkage through the Imperial Valley, California, U.S.A. » Bulletin of the Seismological Society of America 109, no 4 (11 juin 2019) : 1217–34. http://dx.doi.org/10.1785/0120180303.
Texte intégralLal, Jaya Dipti, et Dolly Thankachan. « HBMFTEFR : Design of a Hybrid Bioinspired Model for Fault-Tolerant Energy Harvesting Networks via Fuzzy Rule Checks ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, no 1s (10 décembre 2022) : 166–81. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i1s.5821.
Texte intégralZhang, Chunhua, Wen Fang, Baopeng Zhao, Zhen Xie, Changning Hu, Hongzhuan Wen et Tao Zhong. « Study on Fault Diagnosis Method and Application of Automobile Power Supply Based on Fault Tree-Bayesian Network ». Security and Communication Networks 2022 (12 mai 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4046966.
Texte intégralNikanjam, Amin, Houssem Ben Braiek, Mohammad Mehdi Morovati et Foutse Khomh. « Automatic Fault Detection for Deep Learning Programs Using Graph Transformations ». ACM Transactions on Software Engineering and Methodology 31, no 1 (31 janvier 2022) : 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3470006.
Texte intégralJain, Rishabh, et Umesh Sajjanar. « Pro-active Performance Monitoring in Optical Networks using Frequency Aware Seq2Seq Model ». Indian Journal of Data Communication and Networking 3, no 2 (28 février 2023) : 1–10. http://dx.doi.org/10.54105/ijdcn.b5028.023223.
Texte intégralSingh, Seema, et T. V. Rama Murthy. « Neural Network-Based Sensor Fault Accommodation in Flight Control System ». Journal of Intelligent Systems 22, no 3 (1 septembre 2013) : 317–33. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2013-0032.
Texte intégralLi, Jing, Yuxing Yang et Xiaohui Gao. « Hamiltonicity of the Torus Network Under the Conditional Fault Model ». International Journal of Foundations of Computer Science 28, no 03 (avril 2017) : 211–27. http://dx.doi.org/10.1142/s0129054117500149.
Texte intégralLiu, Bohai, Qinmu Wu, Zhiyuan Li et Xiangping Chen. « Research on Fault Diagnosis of IPMSM for Electric Vehicles Based on Multi-Level Feature Fusion SPP Network ». Symmetry 13, no 10 (2 octobre 2021) : 1844. http://dx.doi.org/10.3390/sym13101844.
Texte intégralBian, Li, et Chen Yuan Bian. « Fault Diagnosis Method for Power Network Based on Combinational Cross Entropy Algorithm ». Applied Mechanics and Materials 548-549 (avril 2014) : 851–54. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.548-549.851.
Texte intégralJawad, Raad Salih, et Hafedh Abid. « HVDC Fault Detection and Classification with Artificial Neural Network Based on ACO-DWT Method ». Energies 16, no 3 (18 janvier 2023) : 1064. http://dx.doi.org/10.3390/en16031064.
Texte intégralTariq, Rizwan, Ibrahim Alhamrouni, Ateeq Ur Rehman, Elsayed Tag Eldin, Muhammad Shafiq, Nivin A. Ghamry et Habib Hamam. « An Optimized Solution for Fault Detection and Location in Underground Cables Based on Traveling Waves ». Energies 15, no 17 (5 septembre 2022) : 6468. http://dx.doi.org/10.3390/en15176468.
Texte intégralJain, Anamika. « Artificial Neural Network-Based Fault Distance Locator for Double-Circuit Transmission Lines ». Advances in Artificial Intelligence 2013 (7 février 2013) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2013/271865.
Texte intégralMa, Junqing, Xingxing Jiang, Baokun Han, Jinrui Wang, Zongzhen Zhang et Huaiqian Bao. « Dynamic Simulation Model-Driven Fault Diagnosis Method for Bearing under Missing Fault-Type Samples ». Applied Sciences 13, no 5 (23 février 2023) : 2857. http://dx.doi.org/10.3390/app13052857.
Texte intégralWei, Wang, Kang Ruiqing et Zhang Yu. « Overtemperature fault diagnosis of front bearing for main spindle based on CNN + LSTM ». Journal of Physics : Conference Series 2295, no 1 (1 juin 2022) : 012004. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2295/1/012004.
Texte intégralTsioumpri, Eleni, Bruce Stephen et Stephen D. J. McArthur. « Weather Related Fault Prediction in Minimally Monitored Distribution Networks ». Energies 14, no 8 (7 avril 2021) : 2053. http://dx.doi.org/10.3390/en14082053.
Texte intégralZheng, Wei, Desheng Hu et Jing Wang. « Fault Localization Analysis Based on Deep Neural Network ». Mathematical Problems in Engineering 2016 (2016) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2016/1820454.
Texte intégralZhang, Hui, Baojun Ge et Bin Han. « Real-Time Motor Fault Diagnosis Based on TCN and Attention ». Machines 10, no 4 (30 mars 2022) : 249. http://dx.doi.org/10.3390/machines10040249.
Texte intégralSaidina Omar, Abdul Malek, Muhammad Khusairi Osman, Mohammad Nizam Ibrahim, Zakaria Hussain et Ahmad Farid Abidin. « Fault classification on transmission line using LSTM network ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 20, no 1 (1 octobre 2020) : 231. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v20.i1.pp231-238.
Texte intégralZhan, Zhongqiang, Dingqian Yang, Jian Wang, Jian Hao, Jie Wang et Zhijie Ge. « Transformer Fault Diagnosis Method Based on Neural Network and D-S Evidence Theory ». Journal of Physics : Conference Series 2260, no 1 (1 avril 2022) : 012002. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2260/1/012002.
Texte intégralRahaman, Munshi Mostafijur, Prasun Ghosal et Tuhin Subhra Das. « Latency, Throughput and Power Aware Adaptive NoC Routing on Orthogonal Convex Faulty Region ». Journal of Circuits, Systems and Computers 28, no 04 (31 mars 2019) : 1950055. http://dx.doi.org/10.1142/s0218126619500555.
Texte intégralTrivedi, Mihir, Riya Kakkar, Rajesh Gupta, Smita Agrawal, Sudeep Tanwar, Violeta-Carolina Niculescu, Maria Simona Raboaca, Fayez Alqahtani, Aldosary Saad et Amr Tolba. « Blockchain and Deep Learning-Based Fault Detection Framework for Electric Vehicles ». Mathematics 10, no 19 (4 octobre 2022) : 3626. http://dx.doi.org/10.3390/math10193626.
Texte intégralKhalil, Mohamed A., Arshad Ahmad, Tuan Amran T. Abdullah et Ali Al-shanini. « Failure Analysis Using Functional Model and Bayesian Network ». Chemical Product and Process Modeling 11, no 4 (1 décembre 2016) : 265–72. http://dx.doi.org/10.1515/cppm-2016-0007.
Texte intégralLi, He Jia, Yan Wei Cheng, Cheng Yao, Hai Feng Xu, Zhao Yao et Chang Feng Qu. « Fault Diagnosis Method of Vehicle Power System Using Bayesian Network ». Applied Mechanics and Materials 556-562 (mai 2014) : 3134–38. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.556-562.3134.
Texte intégralLee, Jong-Hyun, Jae-Hyung Pack et In-Soo Lee. « Fault Diagnosis of Induction Motor Using Convolutional Neural Network ». Applied Sciences 9, no 15 (24 juillet 2019) : 2950. http://dx.doi.org/10.3390/app9152950.
Texte intégralShuai, Yang. « Research on Fault Diagnosis Technology of Industrial Robot Operation Based on Deep Belief Network ». Scientific Programming 2022 (5 juillet 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9260992.
Texte intégralShan, Xianming, Huixin Liu et Yefeng Liu. « Research on fault tolerant control system based on optimized neural network algorithm ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 6 (4 décembre 2020) : 9073–83. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189306.
Texte intégralZubairi, J. A. « An Overview of Optical Network Bandwidth and Fault Management ». IIUM Engineering Journal 7, no 1 (29 septembre 2010) : 47–69. http://dx.doi.org/10.31436/iiumej.v7i1.76.
Texte intégralLiu, Jingjing, Chuanyang Liu, Yiquan Wu, Huajie Xu et Zuo Sun. « An Improved Method Based on Deep Learning for Insulator Fault Detection in Diverse Aerial Images ». Energies 14, no 14 (20 juillet 2021) : 4365. http://dx.doi.org/10.3390/en14144365.
Texte intégralYu, Jian Li, et Zhe Zhang. « Fault Diagnosis of Transformer Based on RBF Neural Network ». Applied Mechanics and Materials 571-572 (juin 2014) : 201–4. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.571-572.201.
Texte intégralLi, Ye, Xiao Liu, Zhenliang Yang, Chao Zhang, Mingchun Song, Zhaolu Zhang, Shiyong Li et Weiqiang Zhang. « Prediction Model for Geologically Complicated Fault Structure Based on Artificial Neural Network and Fuzzy Logic ». Scientific Programming 2022 (10 mars 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2630953.
Texte intégralWang, Xu, Hongyang Gu, Tianyang Wang, Wei Zhang, Aihua Li et Fulei Chu. « Deep convolutional tree-inspired network : a decision-tree-structured neural network for hierarchical fault diagnosis of bearings ». Frontiers of Mechanical Engineering 16, no 4 (28 octobre 2021) : 814–28. http://dx.doi.org/10.1007/s11465-021-0650-6.
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