Исследование искусственных нейронных сетей, используемых для моделирования свойств создаваемых композиционных наноматериалов
Рассмотрены способы улучшения качества аппроксимации, обеспечиваемой искусственными нейронными сетями, в частности учет в нейросетевых моделях экспертной информации и использование различных алгоритмов формирования обучающих выборок. Полученные результаты могут использоваться для решения задач математического моделирования физико-химических экспериментов, проводимых с целью исследования эксплуатационных характеристик композиционных материалов.
Авторы
Тэги
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
В.П. Мешалкин, М.И. Дли, О.В. Стоянова
ИССЛЕДОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ДЛЯ
МОДЕЛИРОВАНИЯ СВОЙСТВ СОЗДАВАЕМЫХ КОМПОЗИЦИОННЫХ НАНОМАТЕРИАЛОВ
(Российский химико-технологический университет им. <...> Д.И. Менделеева)
e-mail: midli@mail.ru
Представлены результаты исследования характеристик искусственных нейронных
сетей, используемых для моделирования свойств создаваемых композиционных материалов. <...> Рассматриваются способы улучшения качества аппроксимации, обеспечиваемой
искусственными нейронными сетями, в частности учет в нейросетевых моделях
экспертной информации и использование различных алгоритмов формирования обучающих
выборок. <...> Полученные результаты могут использоваться для решения задач математического
моделирования физико-химических экспериментов, проводимых с целью исследования
эксплуатационных характеристик композиционных наноматериалов. <...> Ключевые слова: искусственные нейронные сети, моделирование, композиционные наноматериалы
ВВЕДЕНИЕ
Потребность российской промышленности
в материалах нового поколения, характеризующихся
низкой удельной массой, коррозийной
стойкостью, высокой температурой эксплуатации
и прочими необходимыми свойствами, достаточно
высока [1,2]. <...> Перечисленные недостатки ограничивают
возможности экспериментального исследования
свойств композиционных материалов, и обусловливают
актуальность развития аппарата математического
моделирования, который может использоваться
для решения указанной задачи. <...> При этом аппроксимационные
свойства многослойных нейронных сетей
имеют ряд преимуществ перед аппросмимационными
свойствами полиномов и ортогональных
функций. <...> В литературе описано большое количество
нейронных сетей, отличающихся по структуре,
алгоритмам обучения, виду функций активации и
другим параметрам. <...> Достаточно полная классификация
искусственных нейронных сетей представлена
в [4]. <...> Определение таких параметров осуществляется <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности
Похожие документы: