prikaz prve stranice dokumenta Primjena Hopfieldovih neuronskih mreža u rješavanju optimizacijskih problema
  Preuzmi
PDF 2.57 MB
završni rad
Primjena Hopfieldovih neuronskih mreža u rješavanju optimizacijskih problema
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2017. urn:nbn:hr:235:815353
Kosanović, Boris
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Kosanović, B. (2017). Primjena Hopfieldovih neuronskih mreža u rješavanju optimizacijskih problema (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:815353

Kosanović, Boris. "Primjena Hopfieldovih neuronskih mreža u rješavanju optimizacijskih problema." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:815353

Kosanović, Boris. "Primjena Hopfieldovih neuronskih mreža u rješavanju optimizacijskih problema." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:815353

Kosanović, B. (2017). 'Primjena Hopfieldovih neuronskih mreža u rješavanju optimizacijskih problema', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 04.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:815353

Kosanović B. Primjena Hopfieldovih neuronskih mreža u rješavanju optimizacijskih problema [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2017 [pristupljeno 04.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:815353

B. Kosanović, "Primjena Hopfieldovih neuronskih mreža u rješavanju optimizacijskih problema", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:815353

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:815353
Podaci o radu
NaslovPrimjena Hopfieldovih neuronskih mreža u rješavanju optimizacijskih problema
Naslov (engleski)Application of Hopfield neural networks to solution of optimization problems
AutorBoris Kosanović
MentorJosip Kasać (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2017-03-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Sažetak
Hopfieldove neuronske mreže predstavljaju klasu dinamičkih neuronskih mreža sa širokim poljem primjena u rješavanju raznih optimizacijskih problema. Također mnogi algebarski problemi, mogu se formulirati kao optimizacijski problemi i riješiti primjenom Hopfieldove neuronske mreže. U ovom radu riješeni su problemi kvadratičnog programiranja, invertiranja matrica i rješavanja linearnih matričnih jednadžbi, te su primijenjeni kod sinteze linearnog regulatora inverznog njihala. Prilikom učenja Hopfieldove neuronske mreže korišten je gradijentni algoritam. Upravljački sustav inverznog njihala testiran je nizom simulacija s različitim kutevima otklona od inverznog položaja. Rezultati simulacija pokazuju da Hopfieldova neuronska mreža daje zadovoljavajuća rješenja u području gdje je sustav moguće upravljati linearnim regulatorom. Za implementaciju Hopfieldovih neuronskih mreža i usporedbu dobivenih rezultata s egzaktnim rješenjima korišten je programski paket Matlab.
Sažetak (engleski)
Hopfield neural networks are a class of dynamic neural networks with a wide field of application in solving various optimization problems. Also many algebraic problems can be formulated as an optimization problem and solved using the Hopfield neural network. This paper deals with problems of quadratic programming, inverting a matrix and solving linear matrix equations, which are then applied to the synthesis of linear regulators inverted pendulum. Gradient algorithm is used during learning phase of Hopfield neural network. The control system of inverted pendulum is tested by a series of simulations with different angles of deflection of the inverted position. Simulation results show that Hopfield neural network gives satisfactory solutions in the area where the system can be operated with linear regulator. Matlab is used for the implementation of Hopfield neural networks and comparison of the results with the exact solutions.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:815353
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 19:04:20