Аппроксимация обратных моделей температурно-концентрационных зависимостей функции пропускания однокомпонентной однородной газовой среды с помощью искусственных нейронных сетей
Рассматривается вопрос применения искусственных нейронных сетей для аппроксимации обратных моделей температурно-концентрационных зависимостей функции пропускания однокомпонентной однородной газовой среды на примере угарного газа. Проведен расчет функции пропускания газа line-by-line методом д...
| Published in: | Известия высших учебных заведений. Физика Т. 61, № 11. С. 110-116 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000661252 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| LEADER | 04439nab a2200349 c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | vtls000661252 | ||
| 003 | RU-ToGU | ||
| 005 | 20230319215620.0 | ||
| 007 | cr | | ||
| 008 | 190822|2018 ru s c rus d | ||
| 035 | |a to000661252 | ||
| 039 | 9 | |a 201908261557 |c 201908221222 |d VLOAD |y 201908221213 |z Александр Эльверович Гилязов | |
| 040 | |a RU-ToGU |b rus |c RU-ToGU | ||
| 100 | 1 | |a Каширский, Данила Евгеньевич |9 91267 | |
| 245 | 1 | 0 | |a Аппроксимация обратных моделей температурно-концентрационных зависимостей функции пропускания однокомпонентной однородной газовой среды с помощью искусственных нейронных сетей |c Д. Е. Каширский, О. К. Войцеховская |
| 504 | |a Библиогр.: 10 назв. | ||
| 506 | |a Ограниченный доступ | ||
| 520 | 3 | |a Рассматривается вопрос применения искусственных нейронных сетей для аппроксимации обратных моделей температурно-концентрационных зависимостей функции пропускания однокомпонентной однородной газовой среды на примере угарного газа. Проведен расчет функции пропускания газа line-by-line методом для пяти спектральных центров с изменением парциального давления и температуры в интервалах 0.1-1 атм и 300-2500 К соответственно. Для осуществления аппроксимации обратных моделей использовался многослойный персептрон с тремя скрытыми слоями. Обучение искусственной нейронной сети производилось с помощью алгоритма Левенберга - Марквардта с регуляризацией Байеса. Проведен анализ ошибок получаемых обратных моделей в зависимости от количества используемых спектральных центров и размера обучающей выборки, показавший тенденцию к уменьшению величины ошибок с ростом этих параметров. Определены максимальные шаги равномерной концентрационно-температурной сетки, необходимой для корректной аппроксимации обратных моделей с помощью искусственных нейронных сетей. Получена обратная модель температурно-концентрационных зависимостей функции пропускания угарного газа, обеспечивающая решение обратной оптической задачи по определению его парциального давления и температуры с относительной ошибкой менее 3 % в рассматриваемых интервалах их изменения. | |
| 653 | |a искусственные нейронные сети | ||
| 653 | |a аппроксимация | ||
| 653 | |a функция пропускания | ||
| 653 | |a газовая среда | ||
| 653 | |a парциальное давление | ||
| 653 | |a температура | ||
| 655 | 4 | |a статьи в журналах |9 879358 | |
| 700 | 1 | |a Войцеховская, Ольга Кузьминична |9 71650 | |
| 773 | 0 | |t Известия высших учебных заведений. Физика |d 2018 |g Т. 61, № 11. С. 110-116 |x 0021-3411 |w 0026-80960 | |
| 852 | 4 | |a RU-ToGU | |
| 856 | 4 | |u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000661252 | |
| 856 | |y Перейти в каталог НБ ТГУ |u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=459099 | ||
| 908 | |a статья | ||
| 999 | |c 459099 |d 459099 | ||