Compression Pressures Approximations Using Feedforward Neural Networks.
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60162694%3AG43__%2F07%3A%230000718" target="_blank" >RIV/60162694:G43__/07:#0000718 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
angličtina
Original language name
Compression Pressures Approximations Using Feedforward Neural Networks.
Original language description
The ability of RBF neural network to predict absolute compression pressures inside of combustion engine individual cylinders based on the crankshaft angular velocity is presented in the contribution. The prediction quality of the designed RBF artificialneural network depends predominantly on the density of the applied knowledge base (training set) and on RBF network parameters particularly on the spread constant and on the number of neurons in the hidden layer.
Czech name
Aproximace kompresních tlaků s využitím neuronových sítí.
Czech description
V článku je prezentována schopnost neuronové sítě s radiální bází předpovědět na základě úhlové rychlosti klikového hřídele absolutní hodnoty tlaků v jednotlivých válcích spalovacího motoru. Kvalita předpovědi navržené umělé neuronové sítě s radiální bází závisí hlavně na hustotě použité znalostní báze (trénovací množině) a parametrech sítě s radiální bází, zejména na konstantě spread a počtu neuronů ve skryté vrstvě.
Classification
Type
J<sub>x</sub> - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)
CEP classification
JO - Land transport systems and equipment
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
—
Continuities
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Others
Publication year
2007
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Name of the periodical
International Journal ?Machines, Technologies, Materials?
ISSN
1313-0226
e-ISSN
—
Volume of the periodical
neuvedeno
Issue of the periodical within the volume
2-3
Country of publishing house
BG - BULGARIA
Number of pages
3
Pages from-to
116-118
UT code for WoS article
—
EID of the result in the Scopus database
—