Przygotowanie danych w procesie uczenia sztucznej sieci neuronowej w modelowaniu mieszania układów ziarnistych

Z uwagi na złożoność zjawisk towarzyszących procesowi mieszania materiałów ziarnistych, jego prognozowanie jest zagadnieniem trudnym. Wymaga stosowania odpowiednio rożnych modeli dla różnych sposobów mieszania. Zaproponowanie sztucznych sieci neuronowych w modelowaniu mieszania z całą pewnością zyska duże znaczenie w przyszłości. Technika ta opiera się jednak na złożonych procedurach, m. in. przygotowania danych. W tym artykule zasugerowano jedną z takich metod, która może zostać wykorzystana w procesie modelowania mieszania dwuskładnikowego układu ziarnistego.

---

Due to complexity of phenomena attending the mixing of granular materials the forecasting of the process is a difficult issue and it requires a variety of models to different ways of mixing. A proposal of using neural networks to mixing modeling will be certainly a valuable approach in the future. This technique, however, relies on complex procedures of e.g. data preparation. This paper suggests one of such methods of learning neural networks for modeling mixing of two-component granular system.