ニューラルネットワークによる誘電率の推定
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
This paper deals with the estimation of electric permittivity using a neural network (NN). NN can learn about the relationships between inputs and outputs. It is also possible to develop an algorithm for estimation of permittivity, easily allowing a target solution. I provided patterns for calculating data, electric field strength, electric permittivity and coordinates. Through numerical experiments I could demonstrate the validity of the proposed approach for the estimation of electric permittivity.
- 八戸工業大学の論文
- 1998-03-31
著者
関連論文
- 極座標を用いた有限要素法による磁界解析
- ストリーミング方式によるオンデマンド教育に関する研究
- 美しい歩き方に関する研究 -加速度計による評価法-
- SVDフィルタを用いたカルマンフィルタとニューラルネットワークによる磁極形状最適化
- 文章の構想, 作成および発表能力を育成する教育の試み
- 平成15年度八戸工業大学公開講座
- 有限要素法の分割が電磁力の計算に与える影響
- FIR/IIRニューラルネットワークによる時系列信号の予測に関する研究
- FIR型ニューラルネットワークとIIR型ニューラルネットワークの磁極形状最適化
- IIR型ニューラルネットワークによる磁極形状最適化
- IIR型ニューラルネットワークによる磁極形状最適化
- IIR型ニューラルネットワークの磁極形状最適化への応用
- 遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワーク併用による磁極形状最適化
- ソルバーを用いた有限要素法による単相変圧器の磁界解析
- 無限要素による直流マイクロモータの漏れ磁束計算
- r-θ座標を用いた有限要素法による磁界解析
- 高温超電導体の磁気シールド解析に関する研究
- 動特性を考慮した小型直流モータの有限要素解析
- 速度項を考慮した磁界の有限要素解析
- 直流マイクロモータのヨーク外部の漏れ磁束の解析
- 平成21年度感性デザイン学部学外研修報告
- カルマンフィルタとニューラルネットワーク併用による磁極形状最適化(電気機器・電子素子における最適設計・逆解析)
- カルマンフィルタとニューラルネットワーク併用による形状最適化
- カルマンフィルタによる磁気抵抗率の推定
- ニューラルネットワークによる誘電率の推定
- パーミアンスの変位による電磁力の計算
- 粒子法による粉体シミュレーションに関する研究