| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Uporaba nevronskih mrež pri napovedovanju mehanskih lastnosti jekla
Avtorji:ID Plešivčnik, Janja (Avtor)
ID Guid, Nikola (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Strnad, Damjan (Komentor)
Datoteke:.pdf UNI_Plesivcnik_Janja_2009.pdf (935,91 KB)
MD5: 98EA636CD4BBE56FE329245CF917ABD1
PID: 20.500.12556/dkum/42d1fb48-cb40-4f53-806d-f6ce66f83384
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V diplomskem delu smo predstavili povezavo med dvema različnima področjema, in sicer umetnimi nevronskimi mrežami in jeklarsko industrijo. Povezavo je predstavljalo izbrano programsko orodje, NeuroIntelligence, zasnovano za delo z nevronskimi mrežami. S programom smo želeli dokazati uporabnost le-tega pri napovedovanju natezne trdnosti jekla na osnovi zbranih podatkov že izdelanih jekel. Poleg tega smo lahko praktično prikazali vpliv sestave jekla na njegovo natezno trdnost. Potrebne podatke za obdelavo, bilo jih je blizu štiri tisoč, smo pridobili v podjetju Metal Ravne d.o.o., ki se ukvarja s proizvodnjo jekla.
Ključne besede:proizvodnja jekla, sestava jekla, natezna trdnost, nevronske mreže, algoritem vzvratnega razširjanja
Kraj izida:Maribor
Založnik:[J. Plešivčnik]
Leto izida:2009
PID:20.500.12556/DKUM-12248 Novo okno
UDK:004.89.032.26:669.14(043.2)
COBISS.SI-ID:13720598 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:RAGSI3LU
Datum objave v DKUM:28.10.2009
Število ogledov:2675
Število prenosov:311
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Use of neural networks in predicting the mechanical properties of steel
Opis:In this diploma work, we have presented a connection between two different areas, artificial neural networks and steel industry. Connection between those two areas is selected software, NeuroIntelligence, which is designed to work with neural networks. With this program we demonstrated the prediction of tensile strength of steel, based on a data that we collected from ready-made steel. We may also practical present the influence of the composition of the steel to its tensile strength. Necessary data information for treatment, there were close to four thousand, we acquired from the steel company Metal Ravne d.o.o..
Ključne besede:steel production, steel composition, tensile strength, neural networks, back propagation algorithm


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici