Detecção de faltas internas em SCIG utilizando sistemas inteligentes
Autores | Salles, Anderson Egberto Cavalcante | |
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Orientador | Kreutz, Marcio Eduardo | |
Editor | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | |
Data | 2022-01-31 | |
Palavras-chave | Redes Neurais Artificiais Falhas internas Gerador de indução com rotor em gaiola Rede neural convolucional | |
Citação | ||
Resumo | ||
Abstract | ||
URI | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/47517 |
Coleções | PPGSC - Mestrado em Sistemas e Computação |
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Pacote Original
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- Deteccaofaltasinternas_Salles_2022.pdf
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