• 제목/요약/키워드: Splint Interpolation

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신경회로망을 사용한 노이즈가 첨가된 포화증기표의 모델링 (Modelling of noise-added saturated steam table using the neural networks)

  • 이태환;박진현
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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    • pp.205-208
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    • 2008
  • 수치해석에서는 온도, 압력, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 수치값이 필요하다. 그런데 증기표의 대부분의 열역학적 성질들은 측정된 값이기 때문에 기본적으로 측정 오차를 가지고 있다. 본 연구에서는 압력 기준의 물의 포화 상태에 대해, 난수를 발생시켜 적절한 크기로 조절한 다음 원래의 성질들에 더하여 인위적으로 노이즈가 포함된 데이터를 만들었다. 이 데이터를 신경회로망과 스플라인 보간법으로 함수 근사를 하였다. 해석 결과 신경회로망이 2차 스플라인 보간법보다 훨씬 더 적은 백분율 오차를 보였으며 이로부터 신경회로망이 측정 오차의 영향을 적게 받는 함수 근사에 적절한 방법임을 확인하였다.

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