計測自動制御学会東北支部窮177回研究集会（199日．10．31〕
尊称番号1了7−13

冠雪碍子閃絡現象予測用ニューラルネットワークの構成法及び最適化法

Con鋭gurationandOptimizationofNeuralnetworks
ForFlashoverPredictionofInsulatorsCoveredwithSnow○村上 武＊，

吉田 等明抽，恒川 佳陸相，

上所 操＊＊＊，

立崎 修二＊＊＊

三浦 守＊＊，

OTakeshiMurakami＊，Hi10akiYoshida＊＊，YoshitakaTstInekawa＊＊．
MamoruMiuraヰ＊，MisaoJosho＊＊＊，ShltjiTachizaki＊＊＊＊青森日本電気ソフトウェア（株），＊＊岩手大学，＊‡＊東北電力（棟）＊NECSoftwareAomoriLtd・，掴TwateUniverslty，辛＊＊TohokuEL巳C［ricPowerCoL，Inc・キーワード：閃絡（flashover〕，ニューラルネットワーク（rl巳uraLnetwork），誤差逆伝播法（backpropagationmethod），遺伝的アルゴリズム（g巳n巳ticalgori［hm）
連絡先：〒0ユ0一呂551盛岡市上田4−3−5岩手大学工学部情報工学科
三浦 守．TellFax：（019）629T2呂3呂，E−rmiL：mamOru＠iwat巳−u．aC．jp
ため，従来の論理的プログラミングによる解析法
1．はじめに［ユ】【3耶】［叩10】では，その被害を予測することが困難である。

送電線は，電力供給業務上必要不可欠の設備であ

一方， ニューラルネットワーク（N亡ura】network：

り，この設備の故障は高度に電化Lた現代社会に非常に重大な影響を及ぼす可能性がある。とりわけ冬以下NNと略す〕を用いると，学習・自己組織化機

季に発生する送電線への着氷雪による故障は，影響能によって，人間には発見が国難な情報を自動的に範囲が広くなり設備被害にまで発展することもあり獲得することが期待できる。当研究室では，着雪に得るため，電力供給上の大きな問題になっている。

よる被害の発生状況と気象条件との相関関係を検討

これに対し，着雪機構の研究および各種の暮雪対策し，N¶による送電線着雪被害予測システム［4】を構の研究が実施されいるが［1】，被害を完全に回避でき築した。その結果，認識率は約30〜60鞄であった。

るまでには至っていない。

また，短期の被害予測を目的とし，送電線碍子上を流れる漏れ電流だけを入力データとするmを用い送電線の着雪による被害を未然に防止するためには，送電線設備の強化および杜若雪対策と共l・こ，暮た冠雪碍子閃絡現象の予測手法を提案した【5】【6］［7J。

雪による送電線被害発生の予測が極めて重要であり，この手法による■認識率は甜〜島0髄と比較的高牢でその自動化と精度向上が強く望まれている。しかし．

あり，今後に期待されている。しかし問題点とLて，送電線への着雪がもらたす被害の発生状況とその際ネットワーク構成が複雑であり，また学習時間が非常に長いことが挙げられている。これらの問題点をの気象状況との間には，因果開催が曖昧かつ複雑な解決するためにネットワーク構成を変更するなど大ー1−幅な改良を行った。これにより比較的簡単な構成の雪質など様々な要田が考えられるが，これらが集約mを用いて短時間で学習が可能となり，認識率及された結果が漏れ電流波形に現れていると筆者等はび予測時間の向上がみられたので報告する。

考え，この漏れ電流だけを閃路子測のデータとして用いている。

ユ．冠雪碍子93̲9

冠雪碍子閃絡現象とは，送電線を鉄塔に釣り下げまたその道電線と鉄塔の間を絶縁するための碍子連（国1）に大量の雪が降り積もり，その雪によって濡れた碍子連に絶縁破壊が生じ，大きな電流（漏れ電流）が流れ，悶絶（Flashov亡【：以下FOと略す）に（且）非閉路〔Nonnashover）の例至る現象である。

（b）閉路（Flashovcr）の別碍子連上を流れる電流：漏叫■漬

図ユ 漏れ電流の例

国1閃枯葉験の模式図

3．従来の構成法

冬季に．碍子の冠雪は降雪により生じ降雪量が増えるにしたがい多くなるが．被冠雪物に比べて冠雪

図引こ従来のm構成を示す。漏れ電流デ」夕及が多くなると途中で一部落下の現象が生ずる。降雪

びその一次微分データを共に学習データとLて用い，がやめば，気温の上昇と共に融雪し，落下または消それぞれを別々なⅣNで学習させる。その後，統合滅という過程をたどるが，この繰り返Lの中で冠雪NNにより最終的な学習を布い，これを予測に用いる。この比較的複雑なm構成は漏れ電流オリジナ
ルデータ及びその←次微分の性質の違いを考慮したが残存した場合は．次の降雪により冠雪上面部の面積に応じて発達してゆく。
碍子の冠雪碑千閉路現象は，このように気象条件などによって発達した冠雪融解→抵抗低下→碍子の結果である。すなわち，漏れ電流オリジナルデータの電流レベルに着目Lたネットワーク1及び一次微分データによる漏れ電流の変化量に着目Lたネット
ワーク2にそれぞれ異なる性質を学習させ，それらを統合することにより2つの性質を併せて学習させ

漏れ電流の発生→融解というサイクルで更に碍子連の耐電圧を低下させ，ある条件に至ったとき経線が破壊され碍子速または冠雪を通Lて閃絡が起こるもることが目的である。のと推定される。
図2に碍子連上を流れる漏れ電流波形の例を示す。
囲ユ（a）は非閃絡（Nonnashov訂：以下NFOと略す）の例であり，同園（b）は閃絡（FO）の場合である。グラフ中で縦軸がスケールオーバーしているところが閃終点である。図ユ（a〕の非閉路波形の中には，ほぼ一走のレベルを保っている場合（犯＿9）や，比較的高いレベルを示すが閃終に至らない場合（93＿5）がある。また，囲ヱ仲）の悶絶波形の中には，徐々に電流レベルが大きくなり最後に閃蕗に至る場合（93h6〕ヤ，比較的低いレベルを保っていたのが突然閃終に至る場合〔93＿7）など，様々な状態が存在することが分る。
閃絡が起こる条件としては気象条件．冠雪状軌− 2 −漏れ電流データ

1l……1

力層のニューロン数の40は偏れ電流の1周期分に漏れ電流1次穂分データ11……l相当する。人力データの形式は図6のように電流レベルの符号が負から正に変化する箇所を人力開始点とL，それ以降のヰ0点を入力データとする。この規格化により，漏れ電流データ全体を1回学習するために必要な学習回数がt 従来の1／40に減少する。
階層型ニューラルネソトワーク

Fl貼hovel：1
Nom Fl且Shovar：0

図3 従来のネットワーク構．成
漏れ電流データorその一次微分データ

教師信号∫1ユ，∫王I■ ■…

入力データ 1回目 2国日 3国呂 ‥・0Flashover
Non Flashoverr

1∫コ・Jコ，・・・，∫ll■ ∫1ワ

国5 ネットワ一針構成
国4 ネットワークへの入力方法
漏れ電流データ

次に，学習データの人力方法は，固ヰのように逐次的に行われる。これは，漏れ電流の時間変化を学卓てユ僅脚習させることが目的であるが，それがN刊い乃複雑さと相まって学習時間が非常に長くなるものと考えられる。

学習が終了LたNNに漏れ電流データを順次入力
L，統合NNのユ出力の差がある値を最初に超えた
とき，その時点を閃絡予測点とし，その時点から実時間際に閃給する時点までの時間を閃絡予測時間とする。

以上の構成によって，認識率が58．3髄、呂3．ヨ軋

囲古 人カデータの規格平均閃路子測時間が21．7砂〜51．3秒という結果が得られている。また人力データとLて印加電圧と漏れ電流の比（コンダクタンス）を用いた場合，認識率が75．0囁、呂13乳閉路予測時間が34．9秒、3乱2

4−ユ 学習方式

図7に学習のアルゴ1」ズムを示す。学習データの秒という結果となっている。

入力方式は．従来のように時系列データを逐次的に人力するのではなく，ランダムに人力開始点を選択し人力する。これは学習の収束を最優先とLたもの

4．新しい構成法

で，従来の手法のような漏れ電流に関する時間変化の学習は行われていないことになる。

ネットワーク構成

従来の比較的複雑なmを簡単化L，学習時間の短縮化を計るための新しい構成法を示す。まずmは園5のように比較的簡単な階層mを用いる。人− 3 −これは， 閃絡点に近いほど，より多く閃絡の傾向を示す波形が存在している という仮定に基づいている。また，非閃絡データについては単純に全体を学習させるものとする。
4−4

学習結果

以上で述べた新L）1構成法を用い，毀年度のデータを学習させた結果を示す。

4−4−1学習条件

表1に学習条件を示す。人力データの種類を漏れ電流の一次微分データとLたのは，学習の収束率がオリジナルデータと比較Lて格段に優れているからである。また，学習効率は0．001と，通常のNN学習に用いる値と比較して非常に小きい値であるが，学習データ数の膨大さ（0（103））から考えると妥当と思われる。

表1学習条件FO

93Tヨ（2DO，〔I∝ト250，4081

93j（1町0∝ト18郎氾01

学習データ

HFO

9耳j
93ヨ

入力データの種頼

漏れ電流の一次微分データ

学習効率

園丁 学習アルゴリズム

0．001

シクモイト間数の定数〟 ■0．75

中間層の＝ユーロン致

2D

学習の終了条件
岬タの学習範囲

学習誤差ロ．1以下または学習回教昂00恒

計算機

学習を効率的に行うには，特徴あるデータを学習（｝igin2000■シタモイ爛熟仲）
1＋印十む／〟）

データとして選択することが望ましい。そ・のための簡単な手法とLて，図呂のように閃絡データについ4−4−2 学習の収束状況ては，閉路点からそれ以前のある範囲を学習させる。

この学習条件による加回の試行結果，ユ0回申17回収束し，収束過程は囲9のようになった。20回の閃格データの場合即＿】〕

試行における平均学習回数はユ37．0臥 平均学習時間は13分5ヱ秒であった。これを従来手法で用いた計算粍（HPpOOO／715）のCPU時間に換算すると約1時間20分−となる。従来の手法による学習時聞が日学習範囲 閃掩点単位であることを考えると，新Lい構成により学習非閉路データの場合（93▲9）時間を大幅に短縮できたことがわかる。

学習範囲

図諸 学習データの学習範囲

− 4 −

RU∩∨

6∧UO

4叫拙種hlトエトヰ2∧V∧U010020ロ

コ00

ヰ0050ロ

学習回数

国9 学習の収束状況＄￠ur亡ed諷tauen61ty01Puほ魯（a）93＿ユ（ⅣFO）の認識結果■ 時間（b）粥＿10（FO）の認識結果（T）は漏れ電流デ＿タ．ははパルス密度せ示す。
そこで新たな判断方法が必要となる。
4−5 閃絡の判断方法

そのために，まずネットワーク出力に対してある以上のように学習させたmに，偏れ電流一次微

しきい値♂を定め，それを超えたとき1，それ以外分データを入力したときの出力の一例を図10に示は0とする。これによりネットワーク出力はパルスす。囲〔a），（b）共に非学習データであり．それぞれ非閃絡，閃絡データの認識例を示す。
まずネットワークの出力である〔イ）に着日すると，列と見なされる。（以下では♂を′りレス判定しきい値とする）そして，そのパルス別についてある時間慈円におけるパルス密度を求める。すなわち，

図（a）は後半で，図（b）では全体的に高くなっているの・‥（1）叫】＝がわかる。従来の判断方法ではネットワークの出力（がある値を超えたとき閃緒と判断する。つまり，こ叫j】＝卦瑚＋J】■・・（ユ）の場合ネットワークの出力が囲（a），（b）共に最大値

ここで．〃抑まf昔日の入力に対するネットワーに達しているため，両方とも閃絡と判断してLまう。
ー 51

ク出力値で．几血中】はそのときのパルス凰加咄］
拙餌亜却︻邑世尉 ぺ ミ ミ

はノ番目からノ＋几−1番目の人力の間にパルスが発生する割合，すなわち′りレス密度を示す。ここではれ＝100㌧ ♂＝0．9としてある。このパルス密度の時間変化を示Lたものが（ウ）である。この大きさについては図（a）と固（b）の間に明らかな違いが見られる。この理由に関して以下のように考えられる。
閃絡データの学習範囲の中には閃絡の兆候を示Lている波形が多く含まれているはずであるが，そう1020
データの通L番号でない波形も含まれている可能性は否定できない。
囲11パルス帝度の最大値の分布

非閉路データの学習に関しても同じで，閃括の兆候を示す波形は存在しているが，低頻度に視れているため閃緒に至らないと考えられる。この場合，ある表2 認能率と予測時間＝一L一晩のネットワーク出力の大小だけで悶絶を判断す（学習データ：タ3年度のデータ）ることは明らかに難Lい。よって時間変化を調べれ毀年度97年度ばよいと考えるであろう。従来法で逐次的学習法をテ 一夕 一子珊＝日専間烏l

1：NFO FOⅠ〔蛎．5 ユニFO FO
3：FO FO
4：NFO NFO
5：NFO NFO
6：NFO NFO
丁：NFO NFO
8：NFO FO
ウ：FO FO
10：NFO NFO
11：FO FO
12：NFO FO
l：さ：NFO FO

取り入れたのは，この時間変化を学習させようとLたことが主な理由であった。本手法ではランダム学習なので時間軸に沿った学習はなされていない。しかし，パルス密度はネットワーク出力の時間変化l・こおける平均値と考えることができ，閃範判別の段階で時間変化を考慮Lて行ったため．良好な結果が得られたと考えられる。
次に，パルス密度を用いた閃絡の判別手法について述べる。ここでは単純にあるしきい値を超えたと認識牢 6乳ユ協

平均予測時間「s］】35．＄

き閃絡と判断する。（このしきい値を以下では 閃

錮年度

絡判定Lきい借り とする）そのしきい値を求めるた
めに，全編れ電流データそれぞれについてパルス密平均予測時間度の最大惜を求めた。その分布を国11に示す。閉路
データは80与も付近からそれ以上に分布L，非閉路デf主）

FO：Flashov巳r，閃絡肝0：Non山Flas！10ver，非閃結♯即は学習データを示す

ータは全域的に分布している。

閉路判定の際，閃絡データを非閃路と判断することだけは避けなければならない。このため，しきい値は閃絡データ分布の最小値80より小さい値であ未3 性能評価る必要がある。また，認識牢を最大にするには，閃絡データの分覇より低い非閃絡データの分布の最大
従来の手法 呂3．］髄（10／1ヱ）値64より大きい必要がある。さらに，閉路予測時間

本手法を大きくするためには，Lきい値はできるだけ低い方がよい。以上のような条件によって，図tlにおいて閃終刊宜しきい値は65が適当といえる。ここで，このとき正Lく認識された：N下0データの個数が認識率と等価となるため，以下ではこれを NFO認識数 とLて，これを学習・認識性能比較に用いる。

次に，予測時間も含めた最終的な閃絡判断結果を表2に，従来との比較を表3に示す。全体の結果を見ると，認識率が79．ヨ鞄と従来の方式と同等程度であるが，予測時間が2倍近く伸びているのがわかる。

ー 6 −乃．3簡（2ヨ／29）

3軋2秒〜51．ユ秒

5．GAによる構成の最適化

適応酎・こはNFO認識数を用いる。ここでは，以下のようにスケーリングを行っている。

本提案による閉路予測卜削を構成するためには，様々なパラメータの調整を要する。例えば，mの（適応度〕＝（（NFO認識数〕／（全NFOデータ数）i3GAによる世代交代アノレゴリズムを以下に示す。

出力をパルスと判定するしきい値（以下パルス判定□ 初期遺伝子の生成□ 以下を繰り返す● 全個体の適応度計算● 選択淘汰
● 交叉，突然変異Lきい値），シグモイド関数の定数，閃路データの学習範囲及び学習テL一夕などである。これらの設定を解析的に行うのは時間的に効率的ではないと判断
L，これらの調整に対L，効宰的な探索手法といわれる遺伝的アルゴリズム（GEn仁山cAlgorithm：以下また，NN学習の終了条件を新たにGA）を通用した。

・平均学習誤差が0」以下になった場合
・学習時間が10分を越えた場合㌢1GAの構環

一章習回数が300垣】を越えた場合

・平均学習誤差が0．5以上である期間が10以上GA操作に関Lては，一般に単純GAと呼ばれてい抗いた場合る基本的な方式を用いる。その構成を以下に示す。
遺伝子座とLた。これは1個体あたりの計算時間をできるだ：0。rl

け短くすることが日的である。

選択淘汰方法：ルーレット方式
交叉方法

一点交叉：0．4

交叉畢

突然変異方法：遺伝子反転

5−2 叫声鱒撃墜塁

突然変異牢 ：0，0ヱ
個体数：1ユ遺伝子長：30

上に示した構成により】00回の世代交代を行った。
未5に認識率の優れた個体の出現過程を示す。世代交代が進むに従って，NFO認識数の優れた個体が生遺伝子型の構成を表4に示す。学習データは93年じていることが分かる。0、9世代においてすでに度及び94年度のデータの中から選択され，ある遺伝子座の値が1のとき，それに相応するデータを学習

NPO認識数が1ヱ個である個体がみられ．さらに20させる。図12に遺伝子型の例を示す。

認識率は約90陽を示す。なお100世代以降では−ⅣFO、ユ9世代で13個の個体が発生L，このとき全体の認識率のより優れた個体は出現しなかった，

表4 三遺伝子型の構成変換式

遺伝子座パラメータの致〃 〔0≦∫≦ユ【−＝シグモイド関数の定数
パルス判定
しきい値

60．05．r＋0．1

40．05J：＋0．15

次項では，NFO認識数が13個である遺伝子につパラメータの範囲
0．10、−

表5 NFO認識敷ごとの個体数変化

3．25
0．15一−

認識率（NFO認識敷I

0．9〔l世代15

学習データ
閉路データ

3，000J＋10，0α］

5の学習範囲いて認識結果を調べる。

】0，000、10］，0∝）

0 〜 910 〜19
20 −− 2g
30 ′、J39
ヰ0 へ′ 49

土グモイド開脚50 一− 59
60 一｝ 6970 ′｝ 7g
80 一− B9

捜レス判定Lきい値：0．7

二≡≡三

遺伝子
学習デー

gO へ′ 9g

タ一日3生産止j＿6＿7l＿則丘唐け．3．4L

囲1ヱ1個体の遺伝子型倒− 7 −7前知0） 83叫11） 劉121 咽13）3340192021173；望24393430203532172095025241523141298231446275一旦認識碍畢
閃括判定−。一色．−−︻邑世髄代ユ﹁ミN下0認識数が13を示Lた個体のある学習結果について認識結果を示す。表6はその個体が示した学習条件である。囲1ヨは全データの最大パルス密度の分布を示す。この分布より閃終刊走しきい値は風旦と求まる。このしきい値を用いて認識を行った結果を
表7及び表8に示す。全体の認識率が約9割に達L，8

しきい借88− − −ロー 一 −0 ＿ ＿ ＿ ＿．＿ ＿ ＿ 一色 ＿ ＿ ＿ 一0￣
ロ＿ ▼ ． ＿ ＿ ＿（）︷U

平均予測時間も従来の手法を上回っていることが分

010かる。

20データの通し番号

表6 学習条件

国1ヨ 寵籠結果（最大パルス密度の分布）

5−4スキーマタ解析

GAによる世代交代を何度も繰り返していくと，遺伝子型の一次元配列の中に意味のあるパターンが発生する。このようなパターンをスキーマタ（SChem且ta）と呼ぷ。具体的にここでは，スキーマタは11，0，串】の3種の記号列で表され，各個体の同じ遺伝子庵に注目し，その道伝子が全ての個体にお未7 認識率と予測時間いて同じか（ODrl），それとも異なるか（＊）を示L

学習データ：，3年虎及び舛年度のデータたものとする。

卯年度

93年鹿

まず，今回行ったGAの探脊結果の中から，認識データ 予報リ 時間「占1率が最大の89．7吼を示した全ての個体を抜き出L，それらの遺伝子型を表9に列挙する。0，1で示され

1∴NFO FO112．5 2：FO FO
ユ：FO FO 2（i．04：NFO IIFO
5：NFO NFO
6：NFO NFO
7：NFO NFO
呂：NFO NFO
251．3
10：NFO NFOている部分が遺伝子型の内苓を示す。そして，表に示されている全遺伝子についてのスキーマタを表下に示す。二のスキーマタより少なくとも以下のことが言える。

柑．6

1，次のデータは学習データとして適当である。

1ユ：IIFO FO
1ユ：NFO NFO【93＿7，田＿8，93＿9，94＿1，94＿6I

2，次のデータは学習データとLて必要ない。

認識宰 邑4．朗♭

平均予測時間「sl129．9（9〕＿1，g42‡

94年度

3，シデモイド関数の定数は．010000〜0111】1
潮時間すなわち0．り〜1．65が過当と考えられる。

s］65．5

注）

和二 Flashov巳r，閃路Ⅰ寸和こNon−Flas】1DVer．非閃絡
咋［は学習データを示す

蒙古 性能評価

従来の手法 朗．3髄（10／12）
本手法

脚．丁佐・（加／ユサ）

3臥ユ秒

も5．5砂−・8 −25

表p：最大認識率を示した個体の遺伝子型

20
顛15世105072 76 79 83 86 9D
認識率（如囲14 同じ遺伝子型をもつ個体の寵軸牢の分布
このように認識率分布がばらつく理由とLては，膨大な学習パターン致や学習方法自体の問題もあり得るが，NNの極小解i・こ陥りやすい性質が最大の原因と考えられる。この場合，mを用いてより高精度な認識牢を目指す場合，認識率のばらつきは避けられないものと考えられる。よって，同】条件でNN
スキーマタ 01＝●−＝−○…＝学習を繰り返す必要がある。ここで，GAという探11110＝−1■−＝●

索アノレゴリズムでは，同一の探素点において複数回の探索が可能であるため，あえて繰り返しを行わなくてもGA自体が試行と同様のことを行ってくれる

このようにスキーマタ解析を行うことにより，高い認識率を示すときの遺伝子型の傾向を知ることができる。つまり，のである。この点から，本NN偶成とGAの組み合スキーマタで‡00rllによって示わせが非常に有効であると言える。

されている遺伝子は，高い認識率を示すために必要な遺伝子であるといえる。よって，今後GAによる探索を同じ条件で行う場合．スキーマタでt＊〉に6．まとめ

よって示される部分のみを遺伝子とLて表すことに従来の手法における問題点である比戟的複雑な構

よって，GA探索をより効率的に行うことができる。

成及び非常に長い学習時間を改善するため，ⅣⅣ構
成から根本的に以下のような変更を加えた。

皇±掌翠・認識の再現性
同じ遺伝子型をもつ複数の個体について，認識結・比較的簡単な階層NN果の違いを調べる。そのために，未9中で最も多い・入力データの規格化

遺伝子型Ol1000000101011011110001110日‖（×印）

・ランダム学習を持つ個体を，全世代にわたる全備体の中から抜き出した。

・パルス密度を用いた閉路判断手法
さらに，様々なパラメータ設定及び学習データのその結果6コ個体が見つかり，それらの認識率の分選択に対して遺伝的アルゴリズムを用いた結果，学布は国14のようになり，認識辛が最大となる確率は習時間，認識率及び予測時間は共に従来より向上し，5／揖＝臥1囁であった。このように遺伝子型が全く本手法によるNN構成及び遺伝的アルゴリズムの組同一〔すなわち学習条件が同一）であっても，結果み合わせが有効であることが分かった。

が大きく異なって現れることがわかる。

今後の課題として，更に認識率を向上させる方法及び具体的な閃路子測システムとLての検討などが挙げられる。

一 9・【垂考耳些【1】T．Kamiyama，e［al．： TheM已ChanjsrnofsnowAccretion
GrowthonConducLorsinRe］ationtoWea【hcrConditionjntheKantoh Plain■ ，5th［nternaLionalWorkshop on Atmospheric
IClngOfS加Clur仁S，B5−7Jokyo，lg90【2］田中・大坪・大窪・馬場・長谷美・村上：■ 送電線

若雪予測システムについて〔その1），（その2） 昭63日本
雪氷学余生大，211／213り9拍〕［〕】雀・西谷・長谷川・奈良： 電線着雪対策決定支援

エキスパートシステムの開発■ ，電苧論B，10〕巻阜号，柿9／676〔1990）【4】高橋： ニューラルネットワークを利用Lた送電線
着雪被害予測■ ，岩手大学情報工学科卒業研究報告書（199〕）【5］涯連：

ニューラルネットワークを用いた冠雪閃絡現象の予測に関する研究 ，岩手大学情報工学科草葉研究報告書（1995）

阿 王・渡連・瓜田・吉田・恒川・三浦・上所・五時：
ニュトラルネットワークを用いた冠雪閃絡現象の予測 ，電気関係学会東北支部連合大会論文集，1E】4（Ⅰ995）【7】王・吉田・恒川・三浦・上所・立崎二 ニューラル
ネットワークを用いた冠雪閃緒現象の予測・L第2報■●，情報学金策3回東北支部研究会資料（1995）【呂］山本・金丸・狩野・伊地知■近野： 一ニューテルネ
ットワークを利用Lた送電線着雪情報判定手法 ．電学論

B，112巻7号．粥5／592（】992〕［9］狩野・金田・金丸： 推論形ニューラルネットワー
クによる送電線の故障区間標走 ，電苧詣C，11n巷7号，420／4ユ7（】！拍0）［】U］狩野■金田・金丸： ニューラルネットワークによる送電線事故区間標走の高機能化 ■，電苧論B，111巷11号，1ヱ15／1ユ22り991〕−10 −