Primjena algoritama minimizacije predikcijske pogreške za učenje RBF neuronskih mreža (CROSBI ID 330652)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Sirovina, Krešimir
Perić, Nedjeljko
hrvatski
Primjena algoritama minimizacije predikcijske pogreške za učenje RBF neuronskih mreža
U ovom radu su opisane RBF neuronske mreže. Opisani su i implementirani neki od nerekurzivnih i rekurzivnih algoritama učenja RBF neuronskih mreža. Opisan je NARMAX model nelinearnih procesa i način ocjenjivanja identificiranog modela. Također je predstavljen matematički model pH procesa, te je identificiran pomoću opisanih algoritama učenja. Analiza rezultata je provedena za različit broj neurona i različit broj ulaza u neurone ulaznog sloja. Odabran je model koji daje najbolje rezultate. Izvršena je usporedba brzine konvergencije i kvalitete odziva mreža učenih različitim algoritmima. Na kraju rada je načinjen klasični korelacijki postupak ocjene modela i korelacijski postupak ocjene modela zasnovan na c2-testu za neke algoritme učenja. Model procesa, kao i svi opisani algoritmi realizirani su u programskom paketu Matlab.
RBF neuronska mreža; Algoritam učenja; Identifikacija procesa
nije evidentirano
engleski
Application of Algorithms that Minimize Prediction Error in Procedure of Learning RBF Neural Networks
nije evidentirano
RBF Neural Network; Learning Algorithms; Process Identification
nije evidentirano
Podaci o izdanju
109
19.02.1998.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
