Отрывок: Обучение модели выполнялось с применением метода обратного распространения ошибки с помощью оценки среднеквадратичной ошибки между результатом, полученным по модели и истинным (экспериментальным) значением. При обучении также применялось разделение выборки на обучаемую и тестовую, а также кросс-валидация. На рис. 1(б) представлена оценка точности новой модели потерь. 106 а) Модель потерь Венедиктова б) Новая модель потерь Рисуно...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Волков А. А. | ru |
dc.coverage.spatial | neural network | ru |
dc.coverage.spatial | profile loss model | ru |
dc.coverage.spatial | turbine | ru |
dc.coverage.spatial | турбинные решетки | ru |
dc.coverage.spatial | решетки турбины | ru |
dc.coverage.spatial | модели профильных потерь | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.creator | Волков А. А. | ru |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\539747 | ru |
dc.identifier.citation | Волков, А. А. Разработка модели профильных потерь для решетки осевой турбины с применением нейронной сети = Numerical simulation of compressor characteristic with casing treatment development of a profile loss model for the axial turbine grid with the application of a neural network / А. А. Волков // Перспективы развития двигателестроения : материалы междунар. науч.-техн. конф. им. Н. Д. Кузнецова (21–23 июня 2023 г.) : в 2 т. / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; ред. кол. : Е. В. Шахматов, А. И. Ермаков. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - Т. 2. - С. 105-106. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Перспективы развития двигателестроения : материалы междунар. науч.-техн. конф. им. Н. Д. Кузнецова (21–23 июня 2023 г.) : в 2 т. - Текст : электронны | ru |
dc.source | Перспективы развития двигателестроения. - Т. 2 | ru |
dc.title | Разработка модели профильных потерь для решетки осевой турбины с применением нейронной сети | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.epage | 106 | ru |
dc.citation.spage | 105 | ru |
dc.citation.volume | 2 | ru |
dc.textpart | Обучение модели выполнялось с применением метода обратного распространения ошибки с помощью оценки среднеквадратичной ошибки между результатом, полученным по модели и истинным (экспериментальным) значением. При обучении также применялось разделение выборки на обучаемую и тестовую, а также кросс-валидация. На рис. 1(б) представлена оценка точности новой модели потерь. 106 а) Модель потерь Венедиктова б) Новая модель потерь Рисуно... | - |
Располагается в коллекциях: | Перспективы развития двигателестроения |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1927-8_2023-105-106.pdf | 496.08 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.