Autoasociativní neuronová síť

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F22%3APR36442" target="_blank" >RIV/00216305:26220/22:PR36442 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.ueen.fekt.vut.cz/autoasociativni-neuronova-sit" target="_blank" >https://www.ueen.fekt.vut.cz/autoasociativni-neuronova-sit</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Autoasociativní neuronová síť

Popis výsledku v původním jazyce

Navržený algoritmus autoasociativní neuronové sítě má dynamiku (aktivní a adaptivní) takovou, aby prováděl ortogonální projekci předloženého poškozeného snímku parametrů energetického zařízení do prostoru konečného počtu nepoškozených snímků možných skladeb parametrů. Použita je jednovrstvá rekurentní lineární síť s plně vzájemně propojenými neurony, pracující jako autoasociativní paměť, do které se ve fázi trénování (učení bez učitele) ukládají vzory. Tyto vzory (nebo jejich kombinace), pokud se částečně poškodí a síti znovu předloží, tentokrát ve fázi vybavování, dokáže síť opravit.

Název v anglickém jazyce

Autoassociative neural network

Popis výsledku anglicky

The designed algorithm of autoassociative neural network has the active and adaptive dynamics such as the learned neural network function performs an orthogonal projection of the presented corrupted image of the energy device parameters into the space of a finite number of uncorrupted images of possible parameter compositions. A single-layer recurrent linear neural network with fully interconnected neurons was used. It operates as an auto-associative memory to store the patterns contained in the training data during the training phase (teacherless learning). These patterns (or combinations of patterns), if partially corrupted and resubmitted to the network in the equipping phase, can be repaired by the network.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

<a href="/cs/project/TK04020003" target="_blank" >TK04020003: Užití umělé inteligence při modernizaci diagnostiky systémových prvků a optimalizaci systémových činností energetického sektoru s cílem zvýšení kvality jeho řízení</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

MODIAS2

Technické parametry

Algoritmus aktivní a adaptivní dynamiky autoasociativní neuronové sítě ve formě dynamicky linkované knihovny.

Ekonomické parametry

Úspora nákladů za případně nedodanou energii v důsledku výpadku energetického zařízení.

IČO vlastníka výsledku

00216305

Název vlastníka

Vysoké učení technické v Brně