FAULT DIAGNOSIS OF POWER TRANSFORMERS WITH MACHINE LEARNING METHODS USING TRADITIONAL METHODS DATA
   
Yazarlar (3)
Dr. Öğr. Üyesi Merve DEMİRCİ Kafkas Üniversitesi, Türkiye
Haluk Gözde Türkiye
Müslüm Cengiz Taplamacıoğlu Gazi Üniversitesi, Türkiye
Makale Türü Diğer (Teknik, not, yorum, vaka takdimi, editöre mektup, özet, kitap krıtiği, araştırma notu, bilirkişi raporu ve benzeri) (SCOPUS dergilerinde yayınlanan teknik not, editöre mektup, tartışma, vaka takdimi ve özet türünden makale)
Dergi Adı International Journal on “Technical and Physical Problems of Engineering” (IJTPE)
Dergi ISSN 2077-3528 Scopus Dergi
Dergi Tarandığı Indeksler Scopus
Makale Dili İngilizce Basım Tarihi 12-2021
Cilt / Sayı / Sayfa 13 / 49 / 225–230 DOI
Makale Linki http://www.iotpe.com/IJTPE/IJTPE-2021/IJTPE-Issue49-Vol13-No4-Dec2021/34-IJTPE-Issue49-Vol13-No4-Dec2021-pp225-230.pdf
Özet
FAULT DIAGNOSIS OF POWER TRANSFORMERS WITH MACHINE LEARNING
METHODS USING TRADITIONAL METHODS DATA | AVESİS Gazi Üniversitesi Akademik
Veri Yönetim Sistemi Araştırmacı Girişi English Detaylı Arama Ana Sayfa Son Eklenen
Yayınlar FAULT DIAGNOSIS OF POWER TRANSFORMERS WI... FAULT DIAGNOSIS OF
POWER TRANSFORMERS WITH MACHINE LEARNING METHODS USING TRADITIONAL
METHODS DATA Atıf İçin Kopyala Demirci M., Gözde H., Taplamacıoğlu MC International
Journal on Technical and Physical Problems of Engineering, cilt.13, sa.49, ss.225-230,
2021 (Scopus) identifier Yayın Türü: Makale / Derleme Cilt numarası: 13 Sayı: 49 Basım
Tarihi: 2021 Dergi Adı: International Journal on Technical and Physical Problems of
Engineering Derginin Tarandığı İndeksler: Scopus …
Anahtar Kelimeler
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Atıf Sayıları
Google Scholar 15

Paylaş