Расчет нагрузок нестабильного шестиполюсника нейронной сетью с изменяемым шагом и избыточной размерностью обучающих данных

Аннотация

УДК 621.3.01: 514.8: 004.8

Рассматривается расчет шестиполюсника с двумя нагрузками и нестабильным сопротивлением общего провода. Данные обучения нейронной сети прямого распространения представляют набор значений двух искомых нагрузок, опорных нагрузок и соответствующих значений входных токов. Эти данные разделяются на непосредственно обучающие, проверочные и тестовые наборы с одинаковым типом шага изменения значений. При обучении нейронная сеть выявляет внутреннюю закономерность в этих трех наборах и показывает малые ошибки. Однако для контрольного набора с другим типом шага ошибки проявляются. Комбинирование данных обучения с разным типом шагов исключает эту закономерность. Очевидное использование по одной величине опорного тока на каждом входе для формирования данных обучения приводит к неудовлетворительным результатам обучения. В свою очередь избыточные две величины опорного тока на одном из входов радикально увеличивают точность и обобщающую способность нейронной сети. Полученные результаты развивают методы нейронных сетей и дают основу для рассмотрения многополюсников с большим числом нагрузок.

Ключевые слова: многополюсник, расчет нагрузки, нейронная сеть, данные обучения, относительная ошибка.

The calculation of two loads of a four-port circuit with an unstable resistance of a common wire is considered. The feedforward neural network training data represent sets of the loads, base values, and corresponding input current values. They are divided into training, validation, and test sets with some change steps for the values. In the training epochs, the neural network reveals this internal pattern in those three sets and shows small errors. However, the errors appear for the extended control data in different step types. Combining training data with different change steps eliminates this pattern. The apparent use of one base current at each input to generate the input vector results in unsatisfactory training results. In turn, the redundant two quantities of the base current at one of the inputs radically increase the accuracy and capability of generalization. The results obtained develop the methods of neural networks and provide a basis for considering multi-ports with a large number of loads.

Keywords: multi-port, load calculation, neural network, training data, relative error.

Скачать полнотекстовый PDF. 1 скачиваний

Menu

Том 62 (2026), Номер 3, стр. 47-57

Расчет нагрузок нестабильного шестиполюсника нейронной сетью с изменяемым шагом и избыточной размерностью обучающих данных

Аннотация