Autoasociativní neuronová síť

Autoassociative neural network

Software

Navržený algoritmus autoasociativní neuronové sítě má dynamiku (aktivní a adaptivní) takovou, aby prováděl ortogonální projekci předloženého poškozeného snímku parametrů energetického zařízení do prostoru konečného počtu nepoškozených snímků možných skladeb parametrů. Použita je jednovrstvá rekurentní lineární síť s plně vzájemně propojenými neurony, pracující jako autoasociativní paměť, do které se ve fázi trénování (učení bez učitele) ukládají vzory. Tyto vzory (nebo jejich kombinace), pokud se částečně poškodí a síti znovu předloží, tentokrát ve fázi vybavování, dokáže síť opravit.

The designed algorithm of autoassociative neural network has the active and adaptive dynamics such as the learned neural network function performs an orthogonal projection of the presented corrupted image of the energy device parameters into the space of a finite number of uncorrupted images of possible parameter compositions. A single-layer recurrent linear neural network with fully interconnected neurons was used. It operates as an auto-associative memory to store the patterns contained in the training data during the training phase (teacherless learning). These patterns (or combinations of patterns), if partially corrupted and resubmitted to the network in the equipping phase, can be repaired by the network.

Power equipment; Reliability; Artificial neural network

Power equipment; Reliability; Artificial neural network

Ústav elektroenergetiky, FEKT, VUT v Brně, Technická 12, Brno 61600

K využití výsledku jiným subjektem je vždy nutné nabytí licence

https://www.ueen.fekt.vut.cz/autoasociativni-neuronova-sit