Methodic aspects of creating ANN models in agrophysical research
 
More details
Hide details
1
Department of Machine Design, University of Agriculture, ul. Balicka 104, 30-149 Kraków
 
Acta Agroph. 2003, 2(1), 231–241
KEYWORDS
ABSTRACT
The paper presents phases of creating a model with the use of artificial neural networks (ANN). The authors have analysed the key phases of model creation based on own research results. Recommendations that allow to ensure the maximum accuracy of the neural model performance were formulated: During creation of the SSN model it is recommended to test different net architectures as most as possible. Multiple-repeating of learning process increases probability to find a minimum global error of working of SSN in error hyperspace. Choosing the best net shall be carried out basing on values of mistakes for testing set to which belongs standards not taken into account during learning process.
METADATA IN OTHER LANGUAGES:
Polish
Metodyczne aspekty tworzenia modeli SSN w zagadnieniach agrofizycznych
sieć neuronowa, modelowanie
W pracy przedstawiono etapy tworzenia modelu przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych (SSN). Dokonano analizy postępowania podczas kluczowych faz tworzenia modelu na podstawie wyników badań własnych. Sformułowano zalecenia pozwalające na zapewnienie maksymalnej dokładności działania modelu neuronowego. Podczas tworzenia modelu SSN należy przebadać możliwie największą liczbę różnych architektur sieci. Powtarzanie wielokrotnie procesu uczenia zwiększa prawdopodobieństwo znalezienia globalnego minimum błędu działania SSN w hiperprzestrzeni błędu. Wybór najlepszej sieci powinien być przeprowadzony na podstawie wartości błędów dla zbioru testującego, do którego należą wzorce nie biorące udziału w procesie uczenia.
eISSN:2300-6730
ISSN:1234-4125