LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Якушенко, О.С.; НАУ, кафедра авіаційних двигунів (2006)
Publisher: National Aviation University
Languages: Ukrainian
Types: Unknown
Subjects: TL1-4050, Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics
 In the paper the  choice problems of neurons  type for neural network is considered. The neurons types has to be , optimal from the point of work stability, training speed and quality of gas turbine engine  technical condition class recognition by work process parameters. Results of researches are given.  Рассмотрены проблемы выбора типа нейронов, используемых  нейронной сетью. Предложена структура сети,  оптимальная с точки зрения стабильности работы, скорости обучения и качества распознавания класса технического состояния газотурбинного двигателя по параметрам его функционирования. Приведены результаты исследований.  Розглянуто проблему вибору типу нейронів, використовуваних  нейронною мережею. Запропоновано структуру мережі, оптимальну з погляду стабільності роботи, швидкості навчання й якості розпізнавання класу технічного стану газотурбінного двигуна за параметрами його функціонування. Наведено результати досліджень.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.