Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Friction modeling of Al-Mg alloy sheets based on multiple regression analysis and neural networks

Lemu H. G., Trzepieciński T., Kubit A., Fejkiel R.

Advances in Science and Technology. Research Journal

|

2017

|

Vol. 11, no 1

48--57

EN

This article reports a proposed approach to a frictional resistance description in sheet metal forming processes that enables determination of the friction coefficient value under a wide range of friction conditions without performing time-consuming experiments. The motivation for this proposal is the fact that there exists a considerable amount of factors affect the friction coefficient value and as a result building analytical friction model for specified process conditions is practically impossible. In this proposed approach, a mathematical model of friction behaviour is created using multiple regression analysis and artificial neural networks. The regression analysis was performed using a subroutine in MATLAB programming code and STATISTICA Neural Networks was utilized to build an artificial neural networks model. The effect of different training strategies on the quality of neural networks was studied. As input variables for regression model and training of radial basis function networks, generalized regression neural networks and multilayer networks the results of strip drawing friction test were utilized. Four kinds of Al-Mg alloy sheets were used as a test material.

2

Klasyfikacja klientów przedsiębiorstwa leasingowego: sieci RBF, metoda kosztów średnich, liniowa funkcja dyskryminacji

Staniec I., Witkowska D.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

|

2001

|

z. 3

305-315

PL

Ocena ryzyka kredytowego jest zadaniem klasyfikacji, które rozwiązywane jest przez instytucje kredytowe. W referacie przedstawione zostaną wyniki klasyfikacji klientów przedsiębiorstwa leasingowego, uzyskane za pomocą liniowej funkcji dyskryminacji, metody k-średnich i sieci neuronowych RBF.

EN

Creditworthiness evaluation is a classification problem that is faced by the credit institutions. In the paper we discuss the results of the leasing company clients classification that are obtained applying linear discriminant function, k-means method and RBF networks

3

Sieci neuronowe a metody statystyczne

Staniec I.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Łódzka

|

2000

|

z. 34

31-42

PL

Istnieje wiele opracowań na temat sztucznych sieci neuronowych [SSN]. najpopularniejszą siecią neuronową jest percepton wielowarstwowy, a jest to nic innego jak nieliniowa regresja i analiza dyskryminacyjna, które można zaimplementować przy uzyciu standardowego oprogramowania statystycznego. Niniejszy artykuł ma na celu pokazanie niektórych związków pomiędzy sieciami neuronowym, a modelami statystycznymi.

EN

The ability of neural networks to learn and generalize has gained massive publicity. In fact, the most commonly used artificial neural networks, called multilayer perceptions, are nothing more than nonlinear regression and discriminate models that can be implemented with standard statistical software.