Filtry
wszystkich: 13
wybranych: 9
-
Katalog
Filtry wybranego katalogu
Wyniki wyszukiwania dla: MODELOWANIE NEURONOWE
-
Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turboparowej
PublikacjaArtykuł przedstawia możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SSN) w celu odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych owych urządzeń jak i całego systemu elektrowni. Referat zawiera wprowadzenie do tematyki sztucznych sieci neuronowych, opis sztucznej sieci neuronowej (SSN) wykorzystanej...
-
Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turbo parowej
PublikacjaWystąpienie ma na celu pokazać możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu siłowi turbo parowej znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych zarówno samych wymienników jak i całego systemu elektrowni.
-
Inteligencja zespołowa
PublikacjaPrzedstawiono przegląd zespołowego przetwarzania informacji, uczenia się i podejmowania decyzji. Omówiono algorytmy ewolucyjne, roju, mrówkowe, immunologiczne, sieci neuronowe, współpracę agentów, modelowanie indywiduowe oraz przykładowe środowisko modelowania zespołowego.
-
Book review: Simulation-Driven Design Optimisation and Modelling for Microwave Engineering
PublikacjaCelem książki jest przedstawienie aktualnego stanu badań dotyczących projektowania układów mikrofalowych poprzez modelowanie i optymalizacje wspomagane symulacjami elektromagnetycznymi. Grupa międzynarodowych ekspertów zajmujących się rożnymi aspektami komputerowo wspomaganego projektowania układów mikrofalowych, podsumowuje i dokonuje przeglądu ostatnich osiągnięć w tej dziedzinie oraz przedstawia szereg praktycznych zastosowań....
-
Modelowanie przeplywu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaNiniejszy artykul stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkladu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanalu przeplywowego turbiny, dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.
-
Modelowanie przepływu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe z użyciem sztucznych sieci neuronoych
PublikacjaNiniejszy artykuł stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkładu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanału przepływowego turbiny dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.
-
Applications of computational intelligence techqniues to acoustics
PublikacjaCelem artykułu jest przegląd wybranych zastosowań metod inteligentnych w akustyce, a w szczególności w szeroko rozumianej inżynierii dźwięku. Przedstawione badania i eksperymenty były prowadzone w oparciu o sztuczne sieci neuronowe, metodę zbiorów przybliżonych, logiką rozmytą, grafy przepływowe Pawlaka oraz algorytmy genetyczne. Rozwiązywane problemy dotyczyły klasyfikacji dźwięków muzycznych, rozpoznawania fraz muzycznych, przetwarzania...
-
Modelowanie niepewności pomiarowych obiegu turbo parowego.
PublikacjaArtykuł opisuje próbę stworzenia modelu neuronowego wymiennika regeneracyjnego siłowni kondensacyjnej pracującego w zmiennych warunkach ruchu. Wzorzec poprawnej pracy elementów siłowni turboparowej jest pożądany w dziedzinie diagnostyki, ponieważ poprawnie pracujący model neuronowy jest w stanie zastąpić czasochłonne obliczenia bilansowe.
-
Modelowanie niepewności pomiarowych obiegu turboparowego
PublikacjaArtykuł opisuje próbę stworzenia modelu neuronowego wymiennika regeneracyjnego siłowni kondensacyjnej pracującego w zmiennych warunkach ruchu. Wzorzec poprawnej pracy elementów siłowni turboparowej jest pożądany w dziedzinie diagnostyki, ponieważ poprawnie pracujący model neuronowy jest w stanie zastąpić czasochłonne obliczenia bilansowe.