Usporedba unaprijednih neuronskih mreža s jednim i dva skrivena sloja u modeliranju linearnog dinamičkog sustava (CROSBI ID 402247)
Ocjenski rad | sveučilišni preddiplomski završni rad
Podaci o odgovornosti
Milas, Krešimir
Majetić, Dubravko
hrvatski
Usporedba unaprijednih neuronskih mreža s jednim i dva skrivena sloja u modeliranju linearnog dinamičkog sustava
U ovom se radu na primjeru učenja modeliranja linearnog dinamičkog sustava prvog reda (indentifikacija sustava) pokazala se kvaliteta učenja i generalizacije statičke neuronske mreže s jednim i dva skrivena sloja neurona. Za usporedbu se odabralo više različitih topologija jednoslojne i dvoslojne mreže. Uspoređivale su se mreže s jednakim brojem parametara učenja. Metode po kojima su uspoređivane su: brzina učenja do određenog NRMS-a te učenje do određenog koraka. Učenje se izvodilo po uzorku s zamahom prvog i drugog reda, a algoritam učenja je povratno raspostiranje greške. Nakon učenja gledalo se vrijeme potrebno da se dosegne cilj, postignut NRMS učenja te kvaliteta odziva. Nakon usporedba uzele su se mreže koje su se pokazale najbolje u generalizaciji te ih se pobudilo različitim pobudnim funkcijama (sinusnom i nagibnom) koje nisu bile u setu za učenje. Potom su ponovno uspoređene na temelju mogućnosti generalizacije odziva koje nisu učene.
neuronske mreže; jednoslojne mreže; dvoslojne mreže; učenje po uzorku; zamah prvog reda; zamah drugog reda; generalizacija; P1 član; modeliranje sustava; povratno rasprostiranje greške; pobudne funkcije
nije evidentirano
engleski
Comparison of Feedforward Neural Networks With One and Two Hidden Layers in Modeling of Nonlinear Dynamic System
nije evidentirano
neural networks; artificial intelligence; one hidden layer networks; two hidden layer networks; pattern learning; first order momentum; second order momentum; generalisation; first order lag element; system modelling; error backpropagation; input signal
nije evidentirano
Podaci o izdanju
59
22.09.2015.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb