Aproximace kompresních tlaků s využitím neuronových sítí.
Popis výsledku
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.
Klíčová slova
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Compression Pressures Approximations Using Feedforward Neural Networks.
Popis výsledku v původním jazyce
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.
Název v anglickém jazyce
Compression Pressures Approximations Using Feedforward Neural Networks.
Popis výsledku anglicky
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.
Klasifikace
Druh
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JO - Pozemní dopravní systémy a zařízení
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2007
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
International Journal ?Machines, Technologies, Materials?
ISSN
1313-0226
e-ISSN
—
Svazek periodika
neuvedeno
Číslo periodika v rámci svazku
2-3
Stát vydavatele periodika
BG - Bulharská republika
Počet stran výsledku
3
Strana od-do
116-118
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—
Základní informace
Druh výsledku
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP
JO - Pozemní dopravní systémy a zařízení
Rok uplatnění
2007