Publikace detail

Umělá neuronová síť jako model nelineární soustavy

Autoři: Taufer Ivan | Javůrek Milan

Rok: 2018

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Automatizácia a riadenie v teórii a praxi 2018

Název nakladatele: Technická univerzita v Košiciach

Místo vydání: Košice

Strana od-do: 1-12

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Umělá neuronová síť jako model nelineární soustavy	V příspěvku je popsána identifikace parametrů modelu nelineární soustavy. Soustavu představuje experimentální vysokofrekvenční zkratované štěrbinové vedení. Model je ve tvaru dopředné umělé neuronové sítě. Jsou hledány optimální váhy spojení, zajišťující maximální shodu mezi výsledky experimentu a simulace. Kritériem shody je tak minimální hodnota součtu kvadrátů rozdílu hodnot výstupu experimentu a modelu. Výsledky řešení prokázaly možnost použité metody.	nelineární soustava, umělá neuronová síť, identifikace, model
eng	Artificial Neural Network as a Nonlinear System Model	The paper describes an identification of parameters of non-linear system model. The system is represented by experimental high-frequency short-circuited interstice-type power line. The model is represented by feed-forward artificial neuron network. The aim is to find the optimal weights of connection to ensure the maximum possible match between experimental results and the simulation. Thus, the criterion of match is the minimum value of sum of quadrates of differences between output values of experiment and those of model. The results of solution proved the possibility of the method used.	non-linear system, artificial neural network, identification, model

Search