ISSN 2311-4908
Язык: ru

Статья: ФОРМИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ (2022)

Читать онлайн

В работе представлен способ применения статистической математической модели в процессе генерации базы данных для обучения искусственной нейронной сети. Исследование проводилось на примере прогнозирования физико-химических свойств модели многокомпонентной смеси дизельного топлива и водородсодержащего газа. В результате получена нейронная сеть, которая определяет искомые величины с ошибкой 0,2%. Это позволит использовать нейронную сеть в динамических системах оценки загрязнений технологических аппаратов со стороны исследуемой углеводородной смеси без использования сторонних программных продуктов.

Ключевые фразы: глубокое обучение, гидроочистка, загрязнение теплообменных аппаратов
Автор (ы): ДЕМИН АЛЕКСАНДР МИХАЙЛОВИЧ, Доценко Елена Валерьевна, Бабидорич Максим Иванович, Реутова Ольга Антоновна
Журнал: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.032.26. Нейронные сети
Для цитирования:
ДЕМИН А. М., ДОЦЕНКО Е. В., БАБИДОРИЧ М. И., РЕУТОВА О. А. ФОРМИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ // ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА . 2022. Т. 9 № 3
Текстовый фрагмент статьи