Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Application of neural networks to support modelling of chemical reactors
Języki publikacji
Abstrakty
W pracy przedstawiono zasady tworzenia rodziny hybrydowych modeli neuronowych dla reaktorów chemicznych. Dla złożonej reakcji gaz - ciecz - ciało stałe przedyskutowano podstawowe problemy praktycznego stosowania sieci neuronowych: doboru architektury sieci (w tym bardzo istotnego problemu wyboru zestawu danych wejście - wyjście), problemów efektywności i dokładności uczenia sieci oraz wpływu jakości i ilości danych doświadczalnych na dokładność uzyskiwanych rozwiązań.
General rules to create a family of neural models for chemical reactors have been proposed and described. Main problems of practical use of neural networks to model chemical reactors such as: determination of the input - output variables relevant for the investigated system, choice of the learning method as well as a determination of size of the learning data have been presented and discussed.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
965--970
Opis fizyczny
Bibliogr. 5 poz.
Twórcy
autor
- Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Chemicznej i Procesowej, ul. Waryńskiego 1, 00-645 Warszawa
Bibliografia
- [1] MOLGA E., Zastosowanie sieci neuronowych do wspomagania modelowania reaktorów chemicznych, Prace Wydz. Inż. Chem. Proc. PW, 2001 - rozprawa habilitacyjna złożona do druku.
- [2] OSOWSKI S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2000.
- [3] POGGIO T., GlROSl F., Networks for approximation and learning, Proceed. IEEE, 1990, 78, 1481.
- [4] PSICHOGIOS D.C., UNGAR L.H., A hybrid neural network-first principles approach to process modelling. AIChE J, 1992, 38, 1499.
- [5] DEMUTH H., BEALE M., Neural Network Toolbox for use with Matlab, The Math-Works, Inc., Natick, 1992.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-4d8a050e-6b84-4d56-95b6-654bbb52e790