Competitive Learning for Self Organizing Maps used in Classification of Partial Discharge

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Programación Matemática y Software
Universidad Autónoma del Estado de Morelos
Dr.Marco Antonio Cruz Chávez
2007-3283

Volumen 5, Número 2 /Noviembre del 2013
Artículo de Investigación
6-12
Computación

Miércoles, 6 de noviembre del 2013

 

 

 

 

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Ruben Jaramillo-Vacio, Carlos Alberto Ochoa Ortiz Zezzatti, Julio Cesar Ponce Gallegos

Comisión Federal de Electricidad-Laboratorio de Pruebas a Equipos y Materiales (LAPEM)
Centro de Innovación Aplicada en Tecnologías Competitivas (CIATEC)
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
Universidad Autónoma de Aguascalientes

Recibido: 8 de septiembre de 2011 Aceptado: 22 de noviembre de 2012 Publicado en línea: 6 de noviembre de 2013

Abstract. This paper different competitive learning algorithms for Self Organizing Map (SOM) are experimentally examined, the characterization of the obtainable results in terms of quality of SOM. The competitive learning algorithms showed to SOM algorithm are Winner-takes-all, Frequency Sensitive Competitive Learning and Rival Penalized Competitive Learning. As a case study: the performance in classification of partial discharge on power cables.

Keywords: Competitive learning, Self Organizing Maps, Partial Discharge, Quality Measurements, Diagnosis.

Rubén Jaramillo-Vacio(Autor de correspondencia)
Email:ruben.jaramillo@cfe.gob.mx