Критерій та схема навчання нейромережевої моделі вимірювального датчика
Вантажиться...
Дата
2012
Автори
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
НТУ "ХПІ"
Анотація
Обгрунтовано використання в якості критерію навчання нейромережевої інверсної моделі вимірювального датчика функцію помилки між бажаним і реальним виходом даної моделі. Розглянута схема навчання нейромережевої моделі датчика в динамічному і статичному режимі
Out and used as a criterion for training the neural network inverse model of the sensor error function between the desired and the actual output of the model. A scheme for training the neural network model of sensor in dynamic and static conditions
Out and used as a criterion for training the neural network inverse model of the sensor error function between the desired and the actual output of the model. A scheme for training the neural network model of sensor in dynamic and static conditions
Опис
Ключові слова
вимірювальні інформаційні системи, рекурентне рівняння, функція похибки, вимірювальні сигнали, первинний вимірювальний перетворювач, neural network model of the sensor, criterion of learning, training scheme, function of error
Бібліографічний опис
Коваль А. О. Критерій та схема навчання нейромережевої моделі вимірювального датчика / А. О. Коваль // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. : Нові рішення в сучасних технологіях. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2012. – № 68 (974). – С. 94-100.