Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/6738
Название: Применение нейросетевых моделей для прогнозирования интенсивности теплообмена в насадке регенеративного воздухонагревателя стекловаренной печи
Авторы: Кошельник, Александр Вадимович
Кошельник, Вадим Михайлович
Мигура, Артем Александрович
Ключевые слова: энергосбережение; радиально базисная функция; многослойный персептрон
Дата публикации: 2012
Издательство: НТУ "ХПИ"
Библиографическое описание: Кошельник А. В. Применение нейросетевых моделей для прогнозирования интенсивности теплообмена в насадке регенеративного воздухонагревателя стекловаренной печи / А. В. Кошельник, В. М. Кошельник, А. А. Мигура // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Новые решения в современных технологиях. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2012. – № 9. – С. 75-81.
Краткий осмотр (реферат): В статье показана возможность применения нейронных сетей для прогнозирования коэффициентов теплообмена регенеративного воздухонагревателя стекловаренной печи.Проводится сравнение нейронной сети типа многослойный персептрон (MLP) и радиально базисная функция (RBF).
The feasibility of Neural Network have determined for forecast parameters of heat exchangers type of the regenerative air heater for glass furnaces. Neural Network multilayer perception (MLP) and radial basis function have analyzed.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/6738
Располагается в коллекциях:Вісник № 09
Кафедра "Теплотехніка та енергоефективні технології"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
vestnik_HPI_2012_9_Koshel'nik_Primeneniye.pdf421,55 kBAdobe PDFЭскиз
Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики  Google Scholar



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.