Naslov
Primjena proširenog Kalmanovog filtra za učenje dinamičkih neuronskih mreža
(Training reccurent neural networks with extended Kalman algorithm)

Autori
Novosel, Stjepan

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
28.09

Godina
2004

Stranica
65

Mentor
Petrović, Ivan

Ključne riječi
algoritam učenja temeljen na proširenom Kalmanovom filtru; neuronske mreže; parametarsko učenje temeljeno na Kalmanovom filtru; algoritam povratnog prostiranja pogreške; softverski senzor; estimator
(EKF training algorithm; neural network; parameted-based Kalman filter training; backpropagation algorithm; soft sensor; estimator)

Sažetak
Ovaj rad počinje kratkim pregledom arhitektura neuronskih mreža (statičkih i dinamičkih) koje su korištene za implementaciju algoritma učenja temeljenog na proširenom Kalmanovom filtru. Predstavljen je opći algoritam učenja neuronskih mreža temeljen na Kalmanovom filtru (GEKF), popraćen preporukama u podešavanju parametara učenja, uključujući i povezanost izbora kojeficijenta učenja i inicijalizacije matrice kovarijanci pogrešaka. Za primjenu u realnom postrojenju, naftnoj rafineriji, konstruiran je softverski senzor viskoznosti izlaznih proizvoda baziran na neuronskoj mreži. Za učenje neuronske mreže korišten je GEKF algoritam. Simulacijski rezultati te analiza predhodno spomenutih preporuka dani su u završnim poglavljima ovog rada.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika

POVEZANOST RADA