Abstrakt
W artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych metod uczenia sieci neuronowych takich jak: metoda propagacji wstecznej błędów, rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów, metoda Zangwill'a, metoda algorytmów ewolucyjnych. Celem tych badań jest dobieranie najefektywniejszej metody uczenia do projektowania adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego.metody uczenia, sieć neuronowa, neuronowy regulator napięcia
Autor (1)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Opublikowano w:
-
Measurement Automation Monitoring
nr 53,
strony 117 - 121,
ISSN: 2450-2855 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2007
- Opis bibliograficzny:
- Tiliouine H.: Comparative study of learning methods for artificial network// Pomiary Automatyka Kontrola. -Vol. 53., nr. nr 4 (2007), s.117-121
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 63 razy