Название статьи или книги, фамилия автора, DOI

Модель короткозамкнутой щелевой линии в виде искусственной нейронной сети

П. Сейдл1, И. Тауфер2

научная статья Страницы: 57-61

  1. 1 заочный аспирант, Университет Пардубице, Чешская Республика
  2. 2 д.т.н., проф., Университет Пардубице, Чешская Республика, академик Российской академии инженерных наук, Международной академии информатизации и Международной академии электротехнических наук РФ

Аннотация

Исследована короткозамкнутая щелевая линия с целью составить ее математическую модель в виде искусственной нейронной сети (ИНС). Модель представлена в виде системы с двумя входами, шириной щели и частотой сигнала и одним выходом, действительной или мнимой слагаемой замыкающего полного сопротивления. Для решения этой задачи был использован «Neural Network Toolbox» системы МАТЛАБ/СИМУЛИНК. Построенная нейронная сеть была обучена алгоритмом «Backpropagation» и его модификацией, методом «Lavenberg - Marquardt». Полученные результаты показали успешность использования ИНС в качестве модели исследуемой системы

Для цитирования

Сейдл П., Тауфер И. Модель короткозамкнутой щелевой линии в виде искусственной нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 5. С. 57–61.

Список источников
  1. Macháč J, Zehentner J., Menzel W. Short and open circuited slot line. In Proceedings International Microwave and Optoelectronics Conference. Rio de Janeiro (Brasil), July 24-27, 1995. Rio de Janeiro: Brazilian Microwave and Optoelectronics Society. 1995. P. 856 - 861. ISBN 0-7803-2674-1.
  2. Fausset L.Fundamentals of Neural Network: Architectures, Algorithm and Applications. New Persey: Prentice Hall, Inc. 1994.
  3. Masters T. Practical Neural Network Recipes in C++. Boston: Academia Press, Inc. 1993. ISBN 0-12-479040-2.
  4. Leondes T.C. Industrial and Manufacturing Systems. San Diego, California, USA: Academia Press, Inc. 1989.
  5. ISO/IEC 2382-34:1999 Information technology - Vocabulary - Part 34: Artificial intelligence - Neural network.
  6. Demuth H., Beale M. Neural Network Toolbox for Use with MATLAB. Natick (USA): MathWorks, Inc., 1994.