The number of nodes in the hidden l

The number of nodes in the hidden layer is determined
empirically as indicated above in the first method. It was
found that, the 6 hidden nodes gave the most precise
estimation and the result of this case as shown in Figure 4.
This illustrates the neural network construction in
MATALB/SIMULINK environment, the input layer has 2
nodes, the hidden layer has 6 nodes and the output layer has 1
node. Accordingly, the input layer consists of a two
dimensional vector, PV generator output power and the DC
motor speed. The output layer of the proposed ANN
comprises only, a one dimensional vector which is the
controlling signal of the buck chopper. The outputs of the
input layer are weighted and summed together, and then a
bias is added to the sum of the weighted inputs. Finally the
summation of the weighted inputs and the bias are passed
through the transfer function f. There are different types of
transfer function that are used as activation functions, such as
sigmoid, Gaussian, tangent, hyperbolic constant etc. Two of
the most commonly used functions, tangent and linear
function are used in this work.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กำหนดจำนวนโหนดในชั้นซ่อนempirically ตามที่ระบุข้างต้นในวิธีแรก มันเป็นพบว่า 6 ซ่อนโหนให้แม่นยำที่สุดการประเมินและผลของกรณีนี้ดังแสดงในรูปที่ 4นี้แสดงให้เห็นการก่อสร้างโครงข่ายประสาทในสิ่งแวดล้อม MATALB/SIMULINK ชั้นอินพุตมี 2โหน ชั้นที่ซ่อนอยู่มีการโหน 6 และชั้นออกได้ 1โหน ดังนั้น ชั้นอินพุตประกอบด้วยสองมิติเวกเตอร์ เครื่องกำเนิดไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ และ DCความเร็วของมอเตอร์ ชั้นผลของแอนเสนอประกอบด้วยเฉพาะ หนึ่งมิติเวกเตอร์ซึ่งเป็นการสัญญาณควบคุมของชอปเปอร์บัค แสดงผลของการชั้นสำหรับการป้อนค่าถ่วงน้ำหนัก และรวมกัน และการความโน้มเอียงเพิ่มผลรวมของอินพุตถ่วงน้ำหนัก สุดท้ายรวมอินพุตถ่วงน้ำหนักและความโน้มเอียงจะผ่านผ่าน f ฟังก์ชันโอนย้าย มีชนิดต่าง ๆฟังก์ชันที่ใช้เป็นการเรียกใช้ฟังก์ชัน เช่นการโอนย้ายแทนเจนต์ sigmoid, Gaussian ไฮเพอร์โบลิคงฯลฯ สองการใช้ฟังก์ชัน สัมผัส และเส้นฟังก์ชันที่ใช้ในการทำงานนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จำนวนของโหนดในชั้นที่ซ่อนอยู่จะถูกกำหนดสังเกตุตามที่ระบุไว้ข้างต้นในวิธีแรก
มันถูกพบว่า 6 โหนดที่ซ่อนไว้ให้แม่นยำที่สุดประมาณค่าและผลของคดีนี้ตามที่แสดงในรูปที่4 นี้แสดงให้เห็นถึงการสร้างเครือข่ายประสาทในสภาพแวดล้อม MATALB / SIMULINK ชั้นที่นำเข้ามี 2 โหนดชั้นซ่อนมี 6 โหนดและเอาท์พุทชั้น 1 โหนด ดังนั้นชั้นการป้อนประกอบด้วยสองมิติเวกเตอร์, เครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV การส่งออกพลังงานและ DC ความเร็วมอเตอร์ ชั้นการส่งออกของแอนที่นำเสนอประกอบด้วยเท่านั้นเวกเตอร์มิติหนึ่งซึ่งเป็นสัญญาณควบคุมของสับเจ้าชู้ ผลของชั้นการป้อนมีน้ำหนักและสรุปร่วมกันแล้วมีความลำเอียงมีการเพิ่มผลรวมถ่วงน้ำหนักของปัจจัยการผลิตที่ ในที่สุดผลรวมของปัจจัยการผลิตถ่วงน้ำหนักและอคติจะถูกส่งผ่านโดยโอนผ่านฟังก์ชันf มีหลายประเภทที่แตกต่างกันของที่มีฟังก์ชั่นการถ่ายโอนที่ใช้เป็นฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานเช่นsigmoid, เสียน, สัมผัส, การผ่อนชำระคงที่อื่น ๆ ทั้งสองฟังก์ชั่นที่ใช้กันทั่วไปส่วนใหญ่สัมผัสและเชิงเส้นฟังก์ชั่นที่ใช้ในงานนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จำนวนโหนดในชั้นซ่อนมุ่งมั่น
สังเกตุตามที่ระบุข้างต้นในวิธีแรก มันคือ
พบว่า 6 ซ่อนโหนดให้แม่นยำที่สุด และค่า
ผลของคดีนี้ดังแสดงในรูปที่ 4 .
นี้แสดงให้เห็นถึงการก่อสร้างโครงข่ายประสาทเทียมในสภาพแวดล้อม matalb
/ Simulink เข้าชั้น 2
) ชั้นซ่อนมี 6 โหนดและส่งออกชั้นมี 1
ปม .ตาม , ใส่ชั้นประกอบด้วย 2
เวกเตอร์ , PV และเครื่องกำเนิดไฟฟ้าพลังงาน DC
มอเตอร์ สปีด การแสดงผลชั้นของเสนอแอน
ประกอบด้วยเพียงหนึ่งมิติเวกเตอร์ซึ่งเป็นสัญญาณของความเจ้าชู้
ควบคุมเฮลิคอปเตอร์ ผลของ
ใส่ชั้นถ่วงน้ำหนักและสรุปร่วมกันแล้ว
อคติเพิ่มผลรวมของกระผมหนัก . ในที่สุด
ผลรวมของค่าถ่วงน้ำหนักและอคติจะถูกส่งผ่าน
ผ่านฟังก์ชันถ่ายโอน เอฟ มีชนิดที่แตกต่างกันของ
โอนฟังก์ชันที่ใช้เป็นฟังก์ชันการใช้งาน เช่น
sigmoid ) , สัมผัส , ฯลฯ ค่าคงที่สองของที่ใช้บ่อยที่สุด

และฟังก์ชันแทนเจนต์ฟังก์ชันเชิงเส้นใช้ในงานนี้