A New Methodology for Identifying Arc Fault by Sparse Representation and Neural Network

This paper proposes a sparse representation and fully connected neural network (SRFCNN) methodology for residential ac series arc fault identification. The SRFCNN method captures the features of idiographic signal using sparse coding and conducts intelligent feature learning and classification throu...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on instrumentation and measurement 2018-11, Vol.67 (11), p.2526-2537
Hauptverfasser: Wang, Yangkun, Zhang, Feng, Zhang, Shiwen
Format: Artikel
Sprache:eng
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