Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Global versus local approximation in inverse problems

Krejsa J., Věchet S., Pulchart J.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2004

|

Vol. 45, nr 8-9

57-60

EN

The paper compares global end local approximation methods used in inverse problems. Global approximators are represented by feedforward multilayer neural network (FFNN); local approximators are represented by Locally Weighted Regression (LWR) and Receptive Field Weighted Regression (RFWR).

PL

W artykule porównano metody globalnej i lokalnej aproksymacji w zagadnieniach odwrotnych. Aproksymatory globalne reprezentuje wielowarstwowa sieć neuronowa ze sprzężeniem do przodu (FFNN), natomiast aproksymatory lokalne regresja lokalnie ważona (LWR) oraz regresja ważona pola otwartego (RFWR).

2

Analiza dwuczynnikowego planu doświadczenia nad siatką nieregularną generowaną schematem Voronoi przy aproksymatorze nauronowym

Pietraszek J.

Górnictwo Odkrywkowe

|

2003

|

R. 45, nr 2-3

21-24

PL

Stosowana zazwyczaj w planowaniu eksperymentu metodologia powierzchni odpowiedzi (ang. response surface methodology) zakłada w ogromnej większości przypadków użycie aproksymatorów wielomianowych oraz planów eksperymentu utworzonych na podstawie złożonych reguł statystycznych. W sytuacji, gdy nie jest możliwe modelowanie powierzchni odpowiedzi przy pomocy pojedynczego płata wielomianowego należy jako aproksymatora użyć sieci neuronowej. Aproksymatory neuronowe wymagają jednak odmiennych procedur identyfikacji planu eksperymentu. W2 niniejszym artykule autor proponuje zastosowanie do tego celu powszechnie znanego schematu generowania wieloboków Voronoi, dzięki czemu możliwe jest iteracyjne utworzenie żądanego planu eksperymentu. Rozważany jest przypadek identyfikacji planu doświadczenia dla dwuwyjściowego obiektu badań.

EN

Traditional response surface methodology is based on polynomial approximator and designs prepared according to statistical requirements. The fundamental of this methodology were founded by Robbins and Manro, Kiefer and Wolfowitz. Academic methodology initially developed for industrial utilization was formalized in the last years and coded as ISO 3534. In those cases when response surface cannot be modeled with single polynomial plane, a neural network approximator should be used. It is very useful in industrial applications where theoretical model is unavailable and the errors of empirical polynomial model are too large. If data obtained from model do not satisfy the assumed error level in comparison to measures from verification experiments, it is necessary to enhance the experiment design. These neural approximators require a different iterative procedure of design enhancing. The autor proposed to use an area splitting based on well-know scheme of generating the Voronoi's polygons first described by Voronoi in year 1908.

3

Applications of neural networks as universal approximators in geotechnical reliability computations.

Bauer J., Puła W.

Studia Geotechnica et Mechanica

|

2000

|

Vol. 22, nr 3-4

103-115

EN

The paper discusses an application of a neural network-supported response surface method to reliability computations in the framework of serviceability limit state of foundations. It is demonstrated that neutral-based response surface allows overcoming of some important draw-backs of most commonly used response surface created by polynomial of the second degree. Two examples are considered. The first one, concerning a single pile settlement, shows the way of avoiding a "false design point". The second one, basing on shallow foundation settlement computations, demonstrates enlarging a parameters domain in reliability computations by using a neural network response surface.

PL

Przedstawiono zastosowanie metody powierzchni odpowiedzi, utworzonej na bazie aproksymująch właściwości sieci neuronowych, do oszacowania wskażników niezawodności związanych z obliczeniami stanu granicznego użytkowania fundamentów. Wykazano, że proponowana procedura pozwala uniknąć istotnych trudności, jakie pojawiają się podczas odpowiedzi z aproksymacją w postaci wielomianu drugiego stopnia. W pierwszym przykładzie, odnoszącym się do osiadania pojedynczego pola w uwarstwionym podłożu sprężystym, pokazano, jak uniknąć problemu tzw. "fałszywych gałęzi" powierzchni stanu granicznego. W drugim przykładzie, dotyczącym osiadania fundamentu bezpośredniego, zastosowano proponowane procedury do poszerzenia rozpatrywanego zakresu zmienności parametrów sprężystych podłoża w taki sposób, żeby została zachowana dokładność obliczeń wskaźników niezawodności.