Diagnostyka uszkodzeń analogowych układów elektronicznych z zastosowaniem specjalizowanej sieci neuronowej - Publication - Bridge of Knowledge

Search

Diagnostyka uszkodzeń analogowych układów elektronicznych z zastosowaniem specjalizowanej sieci neuronowej

Abstract

Na tle trendów rozwojowych diagnostyki analogowych układów elektronicznych AEC (Analog Electronic Circuits), przedstawiono nową metodę diagnostyki uszkodzeń parametrycznych układów analogowych, ze specjalizowanym klasyfikatorem neuronowym, o zwiększonej odporności na tolerancje elementów układu i niepewności pomiaru. Zastosowano specjalizowaną sieć neuronową z dwucentrowymi funkcjami bazowymi TCRBF (Two-center Radial Basis Function), której walorem jest znaczne zmniejszenie liczby neuronów w warstwie ukrytej, lepsze dopasowanie do słownika uszkodzeń, poprawa dokładności klasyfikacji i większa odporność na tolerancje, w porównaniu z dotychczas stosowaną siecią z jednocentrowymi funkcjami bazowymi RBF. We wprowadzeniu scharakteryzowano podstawowe metody i tendencje rozwojowe diagnostyki AEC. W następnym punkcie omówiono 2 metody tworzenia słownika uszkodzeń, wykorzystujące krzywe identyfikacyjne w przestrzeni 2 i 3 wymiarowej. W punkcie 3 przedstawiono sieć neuronową z dwoma wariantami funkcji TCRB wraz z metodyką ich projektowania. W punkcie 4 zilustrowano metodę na przykładach.

Cite as

Full text

full text is not available in portal

Keywords

Details

Category:
Monographic publication
Type:
rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku o zasięgu krajowym
Title of issue:
Inteligentne wydobywanie informacji w celach diagnostycznych strony 257 - 276
Language:
Polish
Publication year:
2007
Bibliographic description:
Zielonko R., Kowalewski M.: Diagnostyka uszkodzeń analogowych układów elektronicznych z zastosowaniem specjalizowanej sieci neuronowej// Inteligentne wydobywanie informacji w celach diagnostycznych/ ed. pod red. Zdzisława Kowalczuka, Bogdana Wiszniewskiego. Gdańsk: Pomorskie Wydaw. Naukowo-Techniczne, 2007, s.257-276
Verified by:
Gdańsk University of Technology

seen 151 times

Recommended for you

Meta Tags