Применение нейросетевых моделей для прогнозирования интенсивности теплообмена в насадке регенеративного воздухонагревателя стекловаренной печи - Кошельник, Александр Вадимович; Кошельник, Вадим Михайлович; Мигура, Артем Александрович (НТУ "ХПИ", 2012)
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.
Keywords: энергосбережение; радиально базисная функция; многослойный персептрон