Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
4 результатів
Результати пошуку
Публікація Використання методів машинного навчання у задачах прогнозування механічної поведінки матеріалів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Бабуджан, Руслан Андрійович; Водка, Олексій Олександрович; Шаповалова, Марія ІгорівнаПублікація Моделювання механічної поведінки еластомірних матеріалів за допомогою штучної нейронної мережі(Національний лісотехнічний університет України, 2018) Погребняк, Сергій Віталійович; Водка, Олексій ОлександровичУ ХХІ ст. нейронні мережі широко використовують у різних сферах, зокрема в комп'ютерному моделюванні та механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Створено програмний продукт із використанням елементів штучного інтелекту для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати та давати результати з мінімальною похибкою. Інструментом розв'язання задачі було використання елементів штучного інтелекту, а точніше – нейронних мереж прямого поширення. Збудовано нейронну мережу прямого поширення. Її навчив вчитель із використанням методу зворотного розповсюдження похибки на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, що отримували на вхід однаковий набір даних, якого не використовували під час навчання, але він був відомий з експерименту. Отже, було знайдено похибку мережі за кількістю виділеної енергії та середньоквадратичним відхиленням. Докладно описано тип мережі та її топологію. Метод навчання і підготовки навчаючої вибірки також описано математично. Внаслідок проведеної роботи збудовано та протестовано програмне забезпечення з використанням штучної нейронної мережі та визначено її похибку.Публікація Особливості обробки результатів експерименту за допомогою штучної нейронної мережі(НТУ "ХПІ", 2017) Погребняк, Сергій Віталійович; Водка, Олексій ОлександровичУ ХХІ сторіччі нейронні мережі широко використовуються в різних сферах, в тому числі в комп’ютерному моделюванні і в механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Мета роботи створення програмного продукту з використанням елементів штучного інтелекту, для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати, та давати результати з мінімальною похибкою. Інструментом вирішення було використання елементів штучного інтелекту, а точніше нейронних мереж прямого поширення. В роботі збудована та навчена нейронна мережа прямого поширення. Вона була навчена вчителем (вчитель з використанням метода зворотного розповсюдження похибки) на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, які отримували на вхід однаковий набір даних який не використовувався при навчанні, але був відомий з експерименту, таким чином була знайдена похибка мережі за кількістю виділеної енергії та за середньо-квадратичним відхиленням. В статті детально описується тип мережі та її топологія, метод навчання і підготовки навчаючої вибірки, також описано математично. В результаті проведеної роботи було збудоване та протестоване програмне забезпечення з використанням штучної нейронної мережі та визначена її похибка.Публікація Розробка комп’ютерної системи для обробки результатів експерименту за допомогою штучної нейронної мережі(НТУ "ХПІ", 2016) Погребняк, Сергій Віталійович; Водка, Олексій ОлександровичНейронні мережі знайшли своє використання в різних сферах комп’ютерного моделювання, в тому числі і в механіці. Вони часто використовуються, так як дають високу точність, швидкість і гнучкість роботи. Метою роботи є створення програмного забезпечення з використанням елементів штучного інтелекту, для апроксимації та інтерполяції експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректо працювати, мати простий інтерфейс та видавати результати з мінімальною похибкою. Методом рішення було використання елементів штучного інтелекту, а точніше нейронних мереж прямого поширення. В роботі збудована та навчена нейронна мережа прямого поширення. Вона була навчена вчителем (вчитель з використанням метода зворотного розповсюдження похибки) на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для перевірки мережі на коректність роботи та визначення величини похибки відповіді мережі,проводилась перевірка на відомих даних які не використовувалися для навчання, так им методом була проведена незалежна оцінка і визначена точність відповіді мережі та знайдена оптимальна зона роботи мережі. В статті детально описується тип мережі та її топологія, кількість вхідних та вихідних і прихованих нейронів, типи функції активації, способи навчання і підготовки навчаючої вибірки, описані математично. В результаті проведеної роботи була збудована та протестоване пр ограмне забезпечення з використанням штучних нейронних мереж, визначена величина похибки і зона її оптимальної роботи.