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인공 신경망(ANN)을 사용하여 테스트 시스템의 정적 보안을 평가합니다. ANN이 전력 시스템의 정적 보안 평가에 유용한 도구가 될 수 있음을 입증하였습니다. ANN이 분류, 재호출 시간 및 데이터 저장 요구 사항 측면에서 근접 이웃 검색보다 훨씬 더 나은 성능을 보인다는 것이 보여졌습니다. 그러나 ANN은 오프라인 교육에 많은 시간이 필요합니다. 이 문제는 시스템 크기가 증가함에 따라 악화됩니다. 학습 복잡성 이론을 사용하여 이 확장 문제를 더 잘 이해할 수 있습니다. 성능 개선으로 이어질 수 있는 수정 사항에는 가속화된 학습 알고리즘과 오라클 기반 학습의 사용이 포함됩니다.
Aggoune 외 (Mon,) 이 문제를 연구하였습니다.