Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "network parameters" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Optimal training strategies for locally recurrent neural networks
Autorzy:
Patan, K.
Patan, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1396735.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
training schedule
neural network
Fisher information matrix
network parameters
optimal experimental design
convex optimization theory
Opis:
The problem of determining an optimal training schedule for locally recurrent neural network is discussed. Specifically, the proper choice of the most informative measurement data guaranteeing the reliable prediction of neural network response is considered. Based on a scalar measure of performance defined on the Fisher information matrix related to the network parameters, the problem was formulated in terms of optimal experimental design. Then, its solution can be readily achieved via adaptation of effective numerical algorithms based on the convex optimization theory. Finally, some illustrative experiments are provided to verify the presented approach.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2011, 1, 2; 103-114
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Investigation and Prediction of ECMM characteristics of Hardened Die Steel with Nanoparticle Added Electrolytes Using Hybrid Deep Neural Network
Autorzy:
Kanniyappan, Vijayakumar
Tamilperuvalathan, Sekar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174834.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wydawnictwo Uczelniane ZUT w Szczecinie
Tematy:
ECMM
Die hardened steel
machining parameters
RSM
hybrid
neural network
prediction
Opis:
In our work, the process efficiency of the ECMM should be improved by using different combinations of nano-particles and added electrolytes. The superior aim of this work is to improve and predict the ECMM machining characteristics of die hardened steel, namely material removal rate (MRR), Tool wear rate (TWR) and Surface Roughness (Ra). The machining conditions are optimized using Response Surface Methodology (RSM) based on Box Behnken Design. The better Nano electrolyte is optimized using Deer Hunting Optimization (DHO) based on the machined outcomes, and the performances are predicted using a hybrid Deep Neural Network (DNN) based DHO. The hybrid DNN-DHO based predicted outcome of MRR is 0.361 mg/min, TWR is 0.272 mg/min and Ra is 2.511 μm. The validation results show that our proposed DNN-DHO model performed well and obtained above 0.99 regression for both training and validation of DNN-DHO, where the root mean square error ranges between 0.018 and 0.024.
Źródło:
Polish Journal of Chemical Technology; 2022, 24, 4; 7--22
1509-8117
1899-4741
Pojawia się w:
Polish Journal of Chemical Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Intellectual wireless diagnosis of linearly distributed objects in real time
Intelektualna diagnostyka bezprzewodowa przedmiotów rozproszonych liniowo w czasie rzeczywistym
Autorzy:
Krivoulya, Gennady
Shcherbak, Vladislav
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1523240.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
Tematy:
linear wireless network
expert system
diagnostic parameters
sensors
neural network
liniowa sieć bezprzewodowa
system ekspercki
parametry diagnostyczne
czujniki
sieć neuronowa
Opis:
Intellectual diagnostics of linearly distributed objects using wireless sensor networks is proposed. The solution of the task of functional diagnostics is realized by the expert system on the basis of the knowledge base in the form of a neuron-fuzzy network. For a technical object the current values of the diagnostic parameters are measured by wireless sensors. As an example, an expert diagnostic system for assessing the operability of a technical object.
Zaproponowano diagnostykę intelektualną obiektуw rozproszonych liniowo z wykorzystaniem bezprzewodowych sieci czujników. Rozwiązanie zadania diagnostyki funkcjonalnej realizowane jest przez system ekspercki w oparciu o bazę wiedzy w postaci sieci neuronowo-rozmytej. W przypadku obiektu technicznego aktualne wartości parametrów diagnostycznych są mierzone przez czujniki bezprzewodowe. Jako przykład można podać ekspercki system diagnostyczny do oceny funkcjonalności obiektu technicznego.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy; 2018, 21; 35-46
1899-0088
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies