Использование нейронных сетей прямого распространения для прогнозирования технического состояния судовых дизель-генераторов
Дата
2013
ORCID
DOI
item.page.thesis.degree.name
item.page.thesis.degree.level
item.page.thesis.degree.discipline
item.page.thesis.degree.department
item.page.thesis.degree.grantor
item.page.thesis.degree.advisor
item.page.thesis.degree.committeeMember
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
НТУ "ХПИ"
Анотація
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)
Опис
Ключові слова
эксплуатация судовых ДГ, срок эксплуатации ДГ, режимные параметры, алгоритмы прогнозирования, техническая диагностика, иерархический метод
Бібліографічний опис
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.