Publication detail

Optimalizace struktutry neuronových sítí aplikovaných v reálných technických prostředích.

Authors: Musil Michal

Year: 2002

Type of publication: článek ve sborníku

Name of source: Scientific papers of the University Pardubice, Series B,The Jan Perner Transport Faculty

Publisher name: The Jan Perner Transport Faculty

Place: Pardubice

Page from-to: 85-94,

Titles:

Language	Name	Abstract	Keywords
cze	Optimalizace struktutry neuronových sítí aplikovaných v reálných technických prostředích.	Příspěvek se zabývá optimalizací struktury neuronové sítě aplikované v diagnostickém systému jako klasifikátor chyb. Síť je tedy optimalizována pro tuto aplikaci, ovšem optimalizační metody lze využít obecně. Optimalizované sítě jsou typu MLP a jako učící algoritmus je využíván algoritmus Back-propagation. Vhodně zvolená struktura neuronové sítě má podstatný vliv na náročnost realizace a vlastnosti požité sítě.	Neuronová síť, optimalizační metody, topologie sítě, proces učení, přeučenost neuronové sítě, genetické algoritmy, iterační metody.
eng	OPTIMALIZATION STRUKTURES THE NEURAL NETWORKS APPLY IN REAL TECHNICAL WORLD.	This contribution deals with optimalization structure neural network applied in diagnostic system like error-classifier. Network is then optimalization for this application, indeed optimization method it is possible use generally. Optimized sieve they are type MLP and like algorithm is exploitation algorithm Back-propagation. Becomingly election structure neural network has substantial influence over heftiness realization and characteristics networks.	Neural network, optimization method, network topology, learning process, cause-learning of neural network , genetic algorithm, iterative methods

Search