Selection of the Informative Input Parameters for the Inverse Neural-Network Models of Observed Systems


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

We consider the problem of determination of the parameters of a measurement grid, which guarantees the exactness and stability of the solution of the inverse problem. The choice of the points of measurements is performed under the assumption of existence of the most informative data. We present the results illustrating the influence of the number of measurement points on the data of reconstruction of the parameters of the load function acting upon the cylindrical shell in a strip located along the length of the shell.

Об авторах

N. Obodan

Honchar Dnipropetrovs’k National University

Email: Jade.Santos@springer.com
Украина, Dnipropetrovs’k

N. Guk

Honchar Dnipropetrovs’k National University

Email: Jade.Santos@springer.com
Украина, Dnipropetrovs’k

A. Magas

Honchar Dnipropetrovs’k National University

Email: Jade.Santos@springer.com
Украина, Dnipropetrovs’k

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature, 2018

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).