Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper proposes to apply the artificial neural network theory and the genetic algorithm to solve the difficulties of predicting composite mechanical properties. Niche technique based on crowding mechanism is used in genetic algorithm, and punishing function is adopted to adjust individual fitness, so as to promote global search capability. Taking the wheat straw-reinforced composite for instance,...
In order to arrange the generators between hydrogenerators and themeturbine, the water data need to be sent to dispatch staffs timely. The daily submitted water data are intensive. And the dispatch staffs are pressured. Because the above objective conditions might lead to human error problems during the water submit processing, an artificial intelligence method of hydrological data validation and...
In this study we are trying with the Levenberg-Marquardt neural network model to make an effective prediction of material mechanical properties. By using second derivative information, the network convergence speed is promoted and the generalization performance is enhanced. Taking the wheat straw-reinforced composite for instance, the nonlinear mapping is set up from four influence factors (mold temperature,...
This article use the Brushless DC Motor as the plant, to compare the genetic algorithm back propagation neural network PID controller with the traditional PID controller. It proves that adopting genetic algorithm optimization back propagation neural network PID controller to determine the PID parameters has made the kinetic characteristic and the robustness of the system much better.
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.