Neural networks approaches are beco

Neural networks approaches are becoming useful as an alternate way to classical methods. As a computation and learning paradigm, they are presented as a different modeling approach to solve complicated problems. They have been used to solve complicated practical problems in various areas, such as engineering, medicine, business, manufacturing, military etc. They have also been applied for modeling, identification, optimization, prediction, forecasting, evaluation, classification, and control of complex systems. During the last three decades, artificial neural network have been extensively employed in numerous fields of science and technology. They are not programmed in the conventional procedure but they are trained using data exemplifying the behaviour of a system. This study presents various applications of neural networks used in wind energy systems. The applications of neural networks in wind energy systems could be grouped in three major categories: forecasting and prediction, prediction and control, identification and evaluation. The main purpose of this paper is to present an overview of the neural network applications in wind energy systems. Published literature presented in this study indicate the potential of ANN as a useful tool for wind energy systems. Author strongly believes that this survey will be very much useful to the researchers, scientific engineers working in this area to find out the relevant references and current state of the field.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แนวทางของเครือข่ายประสาทจะกลายเป็นประโยชน์เป็นวิธีที่คลาสสิกที่อื่นไป คำนวณและกระบวนทัศน์การเรียนรู้ ปรากฏเป็นวิธีสร้างโมเดลต่าง ๆ เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน พวกเขาได้ถูกใช้เพื่อแก้ปัญหาซับซ้อนที่ปฏิบัติในพื้นที่ต่าง ๆ วิศวกรรม แพทย์ ธุรกิจ ผลิต ทหารฯลฯ พวกเขายังถูกใช้สำหรับสร้างโมเดล รหัส เพิ่มประสิทธิภาพ ทำนาย คาดการณ์ ประเมิน ประเภท และการควบคุมระบบซับซ้อน ในช่วงสามทศวรรษ โครงข่ายประสาทเทียมมีการงานอย่างกว้างขวางในหลายเขตของวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี พวกเขาไม่ได้ตั้งโปรแกรมในขั้นตอนปกติ แต่พวกเขามีการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูล exemplifying พฤติกรรมของระบบ การศึกษานี้แสดงโปรแกรมประยุกต์ต่าง ๆ ของเครือข่ายประสาทที่ใช้ในระบบพลังงานลม โปรแกรมประยุกต์ของเครือข่ายประสาทในระบบพลังงานลมสามารถจัดกลุ่มประเภทหลักสาม: การคาดการณ์ และทำนาย ทำนาย และควบคุม รหัส และประเมินได้ วัตถุประสงค์หลักของเอกสารนี้คือการ นำเสนอภาพรวมของโครงข่ายประสาทในระบบพลังงานลม เผยแพร่เอกสารประกอบการนำเสนอในการศึกษานี้บ่งชี้ศักยภาพของแอนเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับระบบพลังงานลม ผู้เขียนเชื่ออย่างยิ่งว่า แบบสำรวจนี้จะเป็นประโยชน์มากกับนักวิจัย วิทยาศาสตร์วิศวกรทำงานด้านนี้เพื่อหาข้อมูลอ้างอิงที่เกี่ยวข้องและสถานะปัจจุบันของฟิลด์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายประสาทจะกลายเป็นวิธีการที่มีประโยชน์เป็นวิธีอื่นเพื่อวิธีคลาสสิก ในฐานะที่เป็นคำนวณและกระบวนทัศน์การเรียนรู้ที่พวกเขาจะนำเสนอเป็นวิธีการสร้างแบบจำลองที่แตกต่างกันในการแก้ปัญหาที่มีความซับซ้อน พวกเขาได้รับใช้ในการแก้ปัญหาในทางปฏิบัติที่มีความซับซ้อนในพื้นที่ต่างๆเช่นวิศวกรรม, ยา, ธุรกิจ, การผลิต, ฯลฯ ทหารพวกเขายังถูกนำมาใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองการระบุการเพิ่มประสิทธิภาพการทำนายการพยากรณ์การประเมินผลการจัดหมวดหมู่และการควบคุมที่ซับซ้อน ระบบ ในช่วงสามทศวรรษที่ผ่านมาเครือข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการจ้างงานอย่างกว้างขวางในหลายสาขาของวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี พวกเขาจะไม่โปรแกรมในขั้นตอนธรรมดา แต่พวกเขาได้รับการฝึกฝนการใช้ข้อมูลตัวอย่างการทำงานของระบบ การศึกษาครั้งนี้นำเสนอการใช้งานต่างๆของเครือข่ายประสาทที่ใช้ในระบบพลังงานลม การใช้งานเครือข่ายประสาทในระบบพลังงานลมจะถูกจัดกลุ่มอยู่ในสามประเภทหลัก: การพยากรณ์และการทำนายการทำนายและการควบคุมการระบุและการประเมินผล วัตถุประสงค์หลักของบทความนี้จะนำเสนอภาพรวมของการใช้งานเครือข่ายประสาทในระบบลมพลังงาน เผยแพร่วรรณกรรมที่นำเสนอในการศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของแอนเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับลมระบบพลังงาน ผู้เขียนเชื่อมั่นว่าการสำรวจครั้งนี้จะเป็นประโยชน์มากที่นักวิจัยทางวิทยาศาสตร์วิศวกรทำงานในพื้นที่นี้เพื่อหาข้อมูลอ้างอิงที่เกี่ยวข้องและสถานะปัจจุบันของสนาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โครงข่ายประสาทเทียมแบบเป็นประโยชน์เป็นวิธีอื่นวิธีการคลาสสิก โดยการคำนวณและการเรียนรู้กระบวนทัศน์ พวกเขาจะถูกนำเสนอเป็นแนวทางการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนต่าง ๆ . พวกเขาได้รับใช้ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนทางปฏิบัติในด้านต่าง ๆ เช่น วิศวกรรม , การแพทย์ , ธุรกิจ , การผลิต , ทหาร ฯลฯพวกเขายังถูกใช้สำหรับการระบุ , การเพิ่มประสิทธิภาพ , เดา , พยากรณ์ , การประเมินผล , การจัดหมวดหมู่ และการควบคุมของระบบที่ซับซ้อน ในช่วงสามทศวรรษที่ผ่านมา , โครงข่ายประสาทเทียมมีการใช้อย่างกว้างขวางในหลายสาขาของวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีพวกเขาจะไม่โปรแกรมในขั้นตอนปกติ แต่พวกเขามีการฝึกอบรมการใช้ข้อมูลยกตัวอย่างพฤติกรรมของระบบ การศึกษานี้ได้นำเสนอโปรแกรมต่างๆโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในระบบพลังงานลม การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในระบบพลังงานลมสามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก : การพยากรณ์และการทำนาย การทำนาย และการควบคุมการจำแนกและการประเมินผล วัตถุประสงค์หลักของงานวิจัยนี้ เพื่อเสนอภาพรวมของโครงข่ายประสาทเทียมการประยุกต์ใช้ในระบบพลังงานลม เผยแพร่วรรณกรรมที่ปรากฏในการศึกษาพบว่า ศักยภาพของแอนเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับระบบพลังงานลม ผู้เขียนเชื่อว่าครั้งนี้จะมากเป็นประโยชน์ต่อนักวิจัยวิทยาศาสตร์ วิศวกร ทำงานในพื้นที่นี้ เพื่อค้นหาการอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง และสถานะปัจจุบันของฟิลด์