Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/4426
Title: Использование нейронных сетей прямого распространения для прогнозирования технического состояния судовых дизель-генераторов
Authors: Дранкова, Алла Олеговна
Муха, Николай Иосифович
Keywords: эксплуатация судовых ДГ; срок эксплуатации ДГ; режимные параметры; алгоритмы прогнозирования; техническая диагностика; иерархический метод
Issue Date: 2013
Publisher: НТУ "ХПИ"
Citation: Дранкова А. О. Использование нейронных сетей прямого распространения для прогнозирования технического состояния судовых дизель-генераторов / А. О. Дранкова, Н. И. Муха // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Проблемы автоматизированного электропривода. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2013. – № 36 (1009). – С. 505-506.
Abstract: The efficiency of use, together with the traditional methods of technical diagnostics of direct distribution neural networks to predict technical condition of marine diesel generators in operation. To model the neural network algorithms for predicting operational parameters of diesel generators proposed two-layer neural network. Neural network training was conducted two algorithms: gradient descent (traingdx) and Levenberg-Marquardt (trainglm)
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/4426
Appears in Collections:Вісник № 36

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_HPI_2013_36_Drankova_Ispol'zovaniye neyronnykh.pdf281,82 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.