Publikace detail

Umělé neuronové sítě - základy teorie a aplikace (7)

Autoři: Taufer Ivan | Drábek Oldřich | Seidl Pavel

Rok: 2007

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: CHEMagazín

Název nakladatele: Ing. Miloslav Rotrekl - CHEMagazín

Místo vydání: Pardubice

Strana od-do: 38-41

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Umělé neuronové sítě - základy teorie a aplikace (7)	V sedmé části seriálu je popsán postup identifikace statické charakteristiky nelineárního systému. Je popsána tvorba trénovací a testovací množiny, výběr topologie NS, počtu epoch trénování a určení parametrů učení (koeficientu učení a koeficientu setrvačnosti). Byly zkoumány dvě soustavy, soustava s kvadratickou statickou charakteristikou a bioreaktor se složitou statickou charakteristikou. Za tímto účelem byl sestaven simulační program v MATLABu. Získané výsledky ukázaly na potřebu individuálního přístupu k identifikaci každé analyzované soustavy.	statická soustava, umělá neuronová síť
eng	Artificial Neural Networks - basics and applications	In the sevens part of the series, the identification of the static characteristics of the nonlinear system is presented. The design of the training and of the testing set and the selection of the ANN topology is described. Further, the calculation of the training and of the inertia coefficients is performed. Two plants were analysed: the plant with the quadratic static characteristics and the bioreactor with the complex static characteristic. Because of the purpose, program in MATLAB was set up. The results obtain showed requirement of the individual access to identify any analysed plant.	static systems, artificial neural network

Search