Розглянуто метод оптимізації розміру нейронної мережі, призначеної для класифікації технічного стану турбореактивного двоконтурного двигуна. Для визначення моменту виникнення ефекту перенавчання нейронної мережі використано метод, який грунтується на порівнянні зміни параметра якості розпізнавання, отриманому під час розпізнавання навчального та контрольного наборів даних. Показано, що під час виникнення ефекту перенавчання мережі якість розпізнавання навчального набору у процесі навчання продовжує покращуватися, а при розпізнаванні контрольного набору даних починає падати. Проведено оптимізацію дво-, три- та чотиришарових мереж. Наведено отримані результати.


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    ОПТИМІЗАЦІЯ РОЗМІРУ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ДІАГНОСТУВАННЯ ТУРБОРЕАКТИВНОГО ДВОКОНТУРНОГО ДВИГУНА З УРАХУВАННЯМ ЕФЕКТУ ПЕРЕНАВЧАННЯ



    Publication date :

    2010




    Type of media :

    Article (Journal)


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Unknown