Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: sieć jednokierunkowa wielowarstwowa

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Calculation of selected engine parameters of S.I. engine with the use of neural network with radial basis function

Różycki A.

Journal of KONES

2003

Vol. 10, No. 3-4

285-292

The article presents the radial basis network architecture which was used to calculate the selected parameters combustion process. For teaching the network on algorithm of back propagation errors were used. The input and output teaching data files were received from the measurement and from the calculation was based on the First Thermodynamics’ Law. The application of the radial basis network enabled to minimize the input data files. In order to verify the structure of the net, the calculations of the accidentally chosen engine cycles were carried out. Additionally, some calculation results obtained with the use of the feedforward multilayer perceptron network were presented. Analysis of results obtained from calculation carried out with the use of both methods shows that the radial basis network allows to reduce input data files and minimize calculation errors.

W artykule przedstawiono architekturę sztucznej sieci neuronowej o radialnej funkcji bazowej, którą wykorzystano do obliczeń wybranych parametrów procesu spalania. W procesie uczenia sieci zastosowano algorytm propagacji wstecznej. Wejściowe i wyjściowe zbiory uczące zastosowane do trenowania sieci uzyskano z pomiarów wykonanych na stanowisku hamownianym oraz z metody bazującej na pierwszej zasadzie termodynamiki. Zastosowanie sieci neuronowej o radialnej funkcji bazowej pozwoliło zminimalizować zbiory wejściowe. W celu weryfikacji struktury sieci przeprowadzono obliczenia dla przypadkowo wybranych przebiegów ciśnień. Wyniki obliczeń przeprowadzonych przy użyciu sieci neuronowej wykazały dużą zbieżność z obliczeniami za pomocą wspomnianej wyżej metody. Dodatkowo przedstawiono porównanie wyników obliczeń otrzymanych przy pomocy sieci jednokierunkowej wielowarstwowej. Z porównania wynika, że zastosowanie sieci o radialnej funkcji bazowej pozwala na znaczne zredukowanie wielkości zbiorów uczących przy jednoczesnym zmniejszeniu błędów obliczeń. Również czas uczenia sieci neuronowej uległ znacznemu skróceniu.