Obiective Specifice

  1. analiza SAI cu ajutorul rețelelor neuronale artificiale multi-clasă (RNA-MC) pentru predicția valorică a parametrilor care prezintă interes;
  2. analiza de hibridă de tip ANFIS pentru interpretarea tridimensională a interdependețelor și a tendințelor dintre indicatori (software Matlab – fuzzy);
  3. optimizare SAI;

 

Etape:

  1. Studiul conceptului de SAI și a modului practic de realizare;

Realizarea unei baze de date în urma efectuării măsurătorilor la un SAI;

Predicția mărimii parametrilor SAI utilizând ca soft: Azure Learning Machine;

 

  1. Utilizarea rezultatelor obținute cu ajutorul rețelelor neuronale artificiale multi-clasă la analiza FIS a SAI (Takagi-Sugeno) utilizând ca software Matlab: fuzzy-FIS Sugeno;

Optimizarea unui SAI în urma rezultatelor obținute;

This post is also available in: English