Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/6738
Назва: Применение нейросетевых моделей для прогнозирования интенсивности теплообмена в насадке регенеративного воздухонагревателя стекловаренной печи
Автори: Кошельник, Александр Вадимович
Кошельник, Вадим Михайлович
Мигура, Артем Александрович
Ключові слова: энергосбережение; радиально базисная функция; многослойный персептрон
Дата публікації: 2012
Видавництво: НТУ "ХПИ"
Бібліографічний опис: 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.
Короткий огляд (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 (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/6738
Розташовується у зібраннях:Вісник № 09
Кафедра "Теплотехніка та енергоефективні технології"

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
vestnik_HPI_2012_9_Koshel'nik_Primeneniye.pdf421,55 kBAdobe PDFЕскіз
Відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики  Google Scholar



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.