prikaz prve stranice dokumenta Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva sakrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava
  Preuzmi
PDF 5.75 MB
završni rad
Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva sakrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2015. urn:nbn:hr:235:152044
Ceraj, Luka
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Ceraj, L. (2015). Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva sakrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:152044

Ceraj, Luka. "Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva sakrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:152044

Ceraj, Luka. "Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva sakrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:152044

Ceraj, L. (2015). 'Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva sakrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 02.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:152044

Ceraj L. Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva sakrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2015 [pristupljeno 02.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:152044

L. Ceraj, "Unaprijedna neuronska mreža s jednim i dva sakrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2015. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:152044

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:152044
Podaci o radu
NaslovUnaprijedna neuronska mreža s jednim i dva sakrivena sloja u predikciji ponašanja kaotičnog dinamičkog sustava
Naslov (engleski)Feedforward neural network with one and two hidden layers in prediction of chaotic dynamic system
AutorLuka Ceraj
MentorDubravko Majetić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2015-03-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Precizno strojarstvo
Sažetak
Klasične statističke metode obrade signala daju slabe rezultate u predviđanju ponašanja dinamičkih sustava, a poseban problem predstavljaju sustavi s nelinearnostima, vremenski promjenjivim parametrima i kaotični sustavi. Promjenom parametara kaotični sustavi pokazuju širok raspon različitih nelinearnih ponašanja, te zato predstavljaju dobar problem za ispitivanje raznih tehnika obrade signala, među kojima su i neuronske mreže. U ovom radu biti će prikazan jedan takav problem, gdje će se pomoću unaprijedne statičke neuronske mreže s povratnim prostiranjem pogreške pokušati predvidjeti ponašanje nelinearnog kaotičnog sustava pod nazivom Glass-Mackeyeva jednadžba. Usporediti će se rezultati učenja neuronske mreže s jednim i s dva sakrivena sloja, ispitati utjecaj različitih aktivacijskih funkcija sakrivenih slojeva na učenje mreže, te utjecaj momentuma prvog i drugog reda. Prikazati će se i utjecaj broja neurona pojedinog sakrivenog sloja neuronske mreže s dva sakrivena sloja na učenje mreže. Naučena mreža biti će testirana na njoj nepoznatom skupu ulaznih podataka.
Sažetak (engleski)
Classical statistical signal processing methods give poor results in predicting the behavior of dynamic systems and special issue represent systems with nonlinearity, time-varying parameters and chaotic systems. By changing their parameters chaotic systems show a wide range of different nonlinear behavior and therefore represent a good problem for testing a variety of signal processing techniques, including the neural networks. This paper will be presented with one such problem, where Error-Back Propagation Neural Network with Static Neuron Models will be used in prediction of the behavior of nonlinear chaotic system called Glass-Mackey equation. Learning results of neural networks with one and two hidden layers will be compared, impact of different activation functions of hidden layers on network learning will be examined, and the impact of the momentum of the first and second order. Influence of the number of neurons in each hidden layer of neural network with two hidden layers on learning of the network will be shown. Trained network will be tested with input data not known to network.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:152044
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva (univ. bacc. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-05-22 12:53:22