Использование нейронных сетей прямого распространения для прогнозирования технического состояния судовых дизель-генераторов

Ескіз

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.

Колекції

item.page.endorsement

item.page.review

item.page.supplemented

item.page.referenced