hrcak mascot   Srce   HID

Izvorni znanstveni članak

IDENTIFICATION AND SIMULATION MODELS OF OPERATING SYSTEMS BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Marko Valčić
Julije Skenderović

Puni tekst: hrvatski, pdf (2 MB) str. 43-64 preuzimanja: 979* citiraj
APA 6th Edition
Valčić, M. i Skenderović, J. (2005). MODELI IDENTIFIKACIJA I SIMULACIJA RADNIH SUSTAVA TEMELJENI NA UMJETNIM NEURONSKIM MREŽAMA. Pomorstvo, 19 (1), 43-64. Preuzeto s https://hrcak.srce.hr/3945
MLA 8th Edition
Valčić, Marko i Julije Skenderović. "MODELI IDENTIFIKACIJA I SIMULACIJA RADNIH SUSTAVA TEMELJENI NA UMJETNIM NEURONSKIM MREŽAMA." Pomorstvo, vol. 19, br. 1, 2005, str. 43-64. https://hrcak.srce.hr/3945. Citirano 30.07.2021.
Chicago 17th Edition
Valčić, Marko i Julije Skenderović. "MODELI IDENTIFIKACIJA I SIMULACIJA RADNIH SUSTAVA TEMELJENI NA UMJETNIM NEURONSKIM MREŽAMA." Pomorstvo 19, br. 1 (2005): 43-64. https://hrcak.srce.hr/3945
Harvard
Valčić, M., i Skenderović, J. (2005). 'MODELI IDENTIFIKACIJA I SIMULACIJA RADNIH SUSTAVA TEMELJENI NA UMJETNIM NEURONSKIM MREŽAMA', Pomorstvo, 19(1), str. 43-64. Preuzeto s: https://hrcak.srce.hr/3945 (Datum pristupa: 30.07.2021.)
Vancouver
Valčić M, Skenderović J. MODELI IDENTIFIKACIJA I SIMULACIJA RADNIH SUSTAVA TEMELJENI NA UMJETNIM NEURONSKIM MREŽAMA. Pomorstvo [Internet]. 2005 [pristupljeno 30.07.2021.];19(1):43-64. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/3945
IEEE
M. Valčić i J. Skenderović, "MODELI IDENTIFIKACIJA I SIMULACIJA RADNIH SUSTAVA TEMELJENI NA UMJETNIM NEURONSKIM MREŽAMA", Pomorstvo, vol.19, br. 1, str. 43-64, 2005. [Online]. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/3945. [Citirano: 30.07.2021.]

Sažetak
The identification and simulation results of dynamic and static operating systems significantly depend upon the quality and choice of input parameters. The paper presents a generalised identification and simulation model of an operating system dependant on different classes of parameters based on a generalised regressive neural network (GRNN). In addition the iterative procedure model is proposed here which, in virtue of the probability neuron network (PNN), makes it possible to effect efficiency assessment of the results developed as GRNN network responses. Both models have been tested on system parameters for the control and regulation of steam turbine installations utilising for the purpose the software package MATLAB 7.0.1.

Ključne riječi
artificial neural networks; identification; simulation; classification; , steam turbines

Hrčak ID: 3945

URI
https://hrcak.srce.hr/3945

[hrvatski]

Posjeta: 1.562 *