Artificial neural networks as the data ruling components of future intelligent energy systems; MATEC Web of Conferences; Vol. 141 : Smart Grids 2017

Artificial neural networks as the data ruling components of future intelligent energy systems; MATEC Web of Conferences; Vol. 141 : Smart Grids 2017

Podrobná bibliografie
Parent link:	MATEC Web of Conferences Vol. 141 : Smart Grids 2017.— 2017.— [01049, 4 p.]
Hlavní autor:	Buran A. L. Anna Leonidovna
Korporativní autor:	National Research Tomsk Polytechnic University (TPU)
Další autoři:	Denisov M. Maksim
Shrnutí:	Title screen The main target of this work is to study artificial neural networks and their role in the future intelligent energy systems. Artificial neural networks in the near future will be a very effective tool for data analysis and very perspective for energy consumers. The accelerating growth in the field of software engineering research will prove appearing of neural networks in intelligent energy systems. This study is expected to be important for researchers and engineers studying artificial neural networks (ANNs) in a wide range of domains.
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	2017
Témata:	электронный ресурс труды учёных ТПУ нейронные сети интеллектуальные энергетические системы программное обеспечение искусственные сети потребители энергия
On-line přístup:	https://doi.org/10.1051/matecconf/201714101049 http://earchive.tpu.ru/handle/11683/46038
Médium:	Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=657326

Podobné jednotky

Smart Grid Technologies: Trends and Perspectives; MATEC Web of Conferences; Vol. 91 : Smart Grids 2017
Autor: Buran A. L. Anna Leonidovna
Vydáno: (2017)

Parametric Identification of Control Systems Using Artificial Neural Networks; MATEC Web of Conferences; Vol. 37 : Smart Grids 2015
Autor: Zakamaldin A. A. Andrey
Vydáno: (2015)

Grounding systems for power supply facilities; MATEC Web of Conferences; Vol. 141 : Smart Grids 2017
Autor: Konusarov V. Vladimir
Vydáno: (2017)

Status of Social Competencies of Power Engineers in the Context of Forming the Concept of an Intelligent Network or Smart Grid; MATEC Web of Conferences; Vol. 37 : Smart Grids 2015
Autor: Ardashkin I. B. Igor Borisovich
Vydáno: (2015)

Decision working medium for lower cycle CCGT trinary type; MATEC Web of Conferences; Vol. 141 : Smart Grids 2017
Vydáno: (2017)

Artificial neural networks for the detection of uncontrollable nuclear fission; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
Autor: Francis N. S. Nadine Suzanne
Vydáno: (2016)

Neural Networks. A Systematic Introduction
Autor: Rojas R. Raul
Vydáno: (Berlin, Springer-Verlag, 1996)

Analysis of risk assessment algorithm from power supply interruption due to transmission line fault; MATEC Web of Conferences; Vol. 141 : Smart Grids 2017
Autor: Andrukhova A. Alina
Vydáno: (2017)

Artificial Neural Networks
Vydáno: (2021)

Artificial Neural Networks
Vydáno: (2015)

Models of Neural Networks IV: Early Vision and Attention
Vydáno: (New York, Springer, 2002)

Intelligent Electric Power Systems with Active-Adaptive Electric Networks: Challenges for Simulation Tools; MATEC Web of Conferences; Vol. 37 : Smart Grids 2015
Autor: Ufa R. A. Ruslan Alexandrovich
Vydáno: (2015)

Intellectual power system with active-adaptive network; Интеллектуальные энергосистемы; Т. 3
Autor: Перебоева В. В.
Vydáno: (2017)

Artificial Neural Networks Methods and Applications /
Vydáno: (2009)

Нейронные сети; Statistica Neural Networks: пер. с англ.
Vydáno: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2001)

Handoff Security Using Artificial Neural Networks in Cognitive Radio Networks; IEEE Internet of Things Magazine; Vol. 3, iss. 4
Vydáno: (2020)

Smart grid basics; Интеллектуальные энергосистемы; Т. 2
Autor: Винокуров И. В.
Vydáno: (2014)

Innovative Power Systems and the Formation of the Creative Class in Russia; MATEC Web of Conferences; Vol. 37 : Smart Grids 2015
Autor: Chmykhalo A. Yu. Aleksandr Yurievich
Vydáno: (2015)

Моделирование защиты для сетей Smart Grid; Интеллектуальные энергосистемы; Т. 2
Autor: Сибирцев В. К.
Vydáno: (2016)

Modeling the adsorption of benzeneacetic acid on CaO2 nanoparticles using artificial neural network; Resource-Efficient Technologies; Vol. 2, Suppl. 1
Autor: Madan S. S. Sapana
Vydáno: (2016)

Защиты в сетях МicroGrid и сетях постоянного тока; Проблемы геологии и освоения недр; Т. 2
Autor: Старовойтов Д. Э.
Vydáno: (2023)

Soft skills and Moodle; MATEC Web of Conferences; Vol. 141 : Smart Grids 2017
Vydáno: (2017)

Smart grid challenges; Интеллектуальные энергосистемы; Т. 2
Autor: Понкратов Ф. В.
Vydáno: (2014)

Основные положения концепции "интеллектуальные сети" (Smart grid); Состояние и пути развития российской энергетики
Autor: Решетова Р. Ж.
Vydáno: (2014)

Основные положения концепции "интеллектуальные сети" (Smart grid); Состояние и пути развития российской энергетики
Autor: Бородин А. А.
Vydáno: (2014)

Comprehensive definition of thermal losses taking into account to the conditions of thermal networks; MATEC Web of Conferences; Vol. 19 : The 2nd International Youth Forum "Smart Grids", Tomsk, Russia, October 6-10, 2014
Autor: Tsygankova Yu. S. Yuliya Sergeevna
Vydáno: (2014)

Optimizing input data for training an artificial neural network used for evaluating defect depth in infrared thermographic nondestructive testing; Infrared Physics and Technology; Vol. 102
Vydáno: (2019)

Approach to Creating an Information-Control System of Hybrid Power System Simulator; MATEC Web of Conferences; Vol. 91 : Smart Grids 2017
Vydáno: (2017)

Основные положения концепции "интеллектуальные сети" (Smart grid); Состояние и пути развития российской энергетики
Autor: Аникеева Я. В.
Vydáno: (2014)

Тепловые сети. (Источники и потребители тепла. Устройство, обслуживание и ремонт сетей)
Autor: Аксенов М. А. Михаил Алексеевич
Vydáno: (Москва, Энергия, 1965)

Label-free surface-enhanced Raman spectroscopy with artificial neural network technique for recognition photoinduced DNA damage; Biosensors and Bioelectronics; Vol. 145
Vydáno: (2019)

Perceptron neural network. Potential way of use; Интеллектуальные энергосистемы; Т. 2
Autor: Polovnikov D. I.
Vydáno: (2017)

Smart Grids — основы и технологии энергосистем будущего: пер. с англ.
Autor: Бухгольц Б. М. Бернд Михаэль
Vydáno: (Москва, Издательский дом МЭИ, 2017)

A cooperative modulation recognition: New paradigm for power line networks in smart grid; Physical Communication; Vol. 25
Vydáno: (2017)

Energy-financial flows of an enterprise; MATEC Web of Conferences; Vol. 141 : Smart Grids 2017
Autor: Klimova G. N. Galina Nikolaevna
Vydáno: (2017)

Extraction of the Fetal Electrocardiogram Using Dynamic Neural Networks; Biomedical Engineering; Vol. 50, iss. 6
Autor: Devyatykh D. V. Dmitry Vladimirovich
Vydáno: (2017)

GMDH-Based Modified Polynomial Neural Network Algorithm; Chapter 6; GMDH-Methodology and Implementation in C
Autor: Tyryshkin A. V. Aleksandr Vasilievich
Vydáno: (2015)

Perceptron neural network. Potential way of use; Интеллектуальные энергосистемы; Т. 3
Autor: Polovnikov D. I.
Vydáno: (2016)

Energy saving potential of the smart grid; Интеллектуальные энергосистемы; Т. 2
Autor: Алехин Р. А.
Vydáno: (2014)

Innovative Applications of Artificial Neural Networks to Data Analytics and Signal Processing
Vydáno: (2024)