Wavelet-based features selected with Paraconsistent Feature Engineering successfully classify events in low-voltage grids (2021)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, IVAN NUNES DA - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1016/j.measurement.2020.108711
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA; ANÁLISE DE ONDALETAS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Measurement
- ISSN: 0263-2241
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 170, 108711, 2021
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
CAOBIANCO, Luiz Gustavo e GUIDO, Rodrigo Capobianco e SILVA, Ivan Nunes da. Wavelet-based features selected with Paraconsistent Feature Engineering successfully classify events in low-voltage grids. Measurement, v. 170, 2021Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108711. Acesso em: 23 maio 2024. -
APA
Caobianco, L. G., Guido, R. C., & Silva, I. N. da. (2021). Wavelet-based features selected with Paraconsistent Feature Engineering successfully classify events in low-voltage grids. Measurement, 170. doi:10.1016/j.measurement.2020.108711 -
NLM
Caobianco LG, Guido RC, Silva IN da. Wavelet-based features selected with Paraconsistent Feature Engineering successfully classify events in low-voltage grids [Internet]. Measurement. 2021 ; 170[citado 2024 maio 23 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108711 -
Vancouver
Caobianco LG, Guido RC, Silva IN da. Wavelet-based features selected with Paraconsistent Feature Engineering successfully classify events in low-voltage grids [Internet]. Measurement. 2021 ; 170[citado 2024 maio 23 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108711 - Estimador neural de severidade de falhas de rolamentos em motores de indução trifásicos
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.measurement.2020.108711 (Fonte: oaDOI API)
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 | sysno3188306_artigo 06.pd... |
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