Полное описание

Епихин, А. И. Особенности построения прогностической нейро-фаззи сети / А. И. Епихин, Е. В. Хекерт, А. Б. Каракаев, М. А. Модина. - Текст : непосредственный // Морские интеллектуальные технологии : научный журнал. - 2020. - N 4 т.4. - С. 13-17. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2073-7173.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Моделирование

Кл.слова (ненормированные): нейро-фаззи сеть -- прогнозирование -- двигатель -- судовая энергетическая установка, обучение -- фильтр -- мягкие вычисления -- синаптические веса -- аттрактор лоренца
Аннотация: В статье рассматриваются особенности построения прогностической нейро-фаззи сети. В процессе исследования представлена структура адаптивного нейро-фаззи-предиктора и многомерного нейро-фаззи-нейрона. Рассмотрен принцип обработки информации, поступающей в режиме реального времени, о работе поршневого двигателя СЭУ с использованием TSK-системы нулевого порядка с применением быстродействующих оптимизационных процедур второго порядка типа рекуррентного метода наименьших квадратов для настройки синаптических весов. Определена архитектура искусственной нейро-фаззи сети для прогноза ресурсной прочности поршневого двигателя СЭУ марки RND 105, состоящая из пяти последовательно соединенных слоев. Представлена структура динамических нейронов-фильтров с конечной импульсной характеристикой. Рассмотрена процедура обучения нейросети. При проведения численного эксперимента использовались следующие критерии оценки: MSE (mean squared error, среднеквадратичная погрешность); SMAPE (Symmetric mean absolute percentage error, симметрично абсолютная процентная погрешность) -характеризует погрешность прогноза в процентах. Экспериментальный анализ разработанной сети проводился на примере прогнозирования ресурсной прочности восьмицилиндрового двухтактного судового дизеля марки RND 105.
Доп. точки доступа:
Хекерт, Е.В.
Каракаев, А.Б.
Модина, М.А.


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -870857-917721)

Шифр в сводном ЭК: 849aa9fadeb4945cbaf28bb6fb20d222

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽