کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
662016 | 1458160 | 2007 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Solution of inverse heat conduction problems using Kalman filter-enhanced Bayesian back propagation neural network data fusion
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
جریان سیال و فرایندهای انتقال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper presents an efficient technique for analyzing inverse heat conduction problems using a Kalman Filter-enhanced Bayesian Back Propagation Neural Network (KF-B2PNN). The training data required for the KF-B2PNN are prepared using the Continuous-time analogue Hopfield Neural Network and the performance of the KF-B2PNN scheme is then examined in a series of numerical simulations. The results show that the proposed method can predict the unknown parameters in the current inverse problems with an acceptable error. The performance of the KF-B2PNN scheme is shown to be better than that of a stand-alone Back Propagation Neural Network trained using the Levenberg–Marquardt algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Heat and Mass Transfer - Volume 50, Issues 11–12, June 2007, Pages 2089–2100
Journal: International Journal of Heat and Mass Transfer - Volume 50, Issues 11–12, June 2007, Pages 2089–2100
نویسندگان
S. Deng, Y. Hwang,