Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
RSS Ins Вконтакте twitter facebook
RECOVERY OF PARAMETERS OF A HOMOGENEOUS ELASTIC LAYER USING NEURAL NETWORKS
Форма представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2017
Языканглийский
  • Валеева Алсу Анваровна, автор
  • Тумаков Дмитрий Николаевич, автор
  • Хайруллина Диана Марсовна, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Tumakov D.N., Khairullina D.M., Valeeva A.A. Recovery of parameters of a homogeneous elastic layer using neural networks // Journal of Fundamental and Applied Sciences, 2017, 9(2S), 1202-1220. (doi 10.4314/jfas.v9i2s.791)
    Аннотация The problem of recovery of parameters of an elastic uniform layer is considered. The solution method of this problem is proposed by means of neural networks. For the input network parameters, amplitudes of transmitted or reflected waves are chosen. We consider the output parameter of network density and longitudinal speed of the environment filling a layer. Three types of neurons activation function are chosen: piecewise-linear, sigmoid and radial function (Gauss's function). The following algorithms of perseptron training are considered: the backpropagation algorithm and the genetic algorithm. In the genetic algorithm, the crossover method, in which the next gene is selected equiprobable and incidental from genes of the ancestors located in the same position is chosen. Then genes of a new chromosome with small probability are exposed to mutations at a small value.
    Ключевые слова parameter recovery, uniform elastic layer, neural network
    Название журнала JOURNAL OF FUNDAMENTAL AND APPLIED SCIENCES
    URL http://www.jfas.info/index.php/jfas/article/view/3021
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=166164

    Полная запись метаданных