مقاله استفاده از شبکه های RBF برای ردیابی نقطه توان ماکزیمم

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله استفاده از شبکه های RBF برای ردیابی نقطه توان ماکزیمم دارای ۱۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله استفاده از شبکه های RBF برای ردیابی نقطه توان ماکزیمم  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله استفاده از شبکه های RBF برای ردیابی نقطه توان ماکزیمم،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله استفاده از شبکه های RBF برای ردیابی نقطه توان ماکزیمم :

تعداد صفحات:۱۲
چکیده:
بیشتر روش هایی که برای تحقق نقطه توان ماکزیمم (MPPT) ارائه شده اند به اطلاعات جزئی از مواد سازنده سلول ها و مشخصات فزیکی سلول ها نیاز دارند و چون برخی از اطلاعات به راحتی در دسترس کاربران نمی باشد ممکن است مدل ریاضی به دست آمده غیر دقیق باشد و MMP تخمین زده شده با MMP واقعی تفاوت قابل ملاحظه ای داشته باشد. اما در این بین مدل هایی که بر اساس شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) هستند به مشخصات فیزیکی آرایه خورشیدی نیاز ندارند. ویژگی مشترک شبکه های عصبی مورد استفاده در سیستم های PV، استفاده همه آنها از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه است که با استفاده از روش پس انتشار (MLP-BP) آموزش دهی می شوند. این روش دارای سرعت آموزش کندی است و به علاوه ممکن است در طول آموزش، به خاطر وجود نقاط مینیمم محلی، در یک جواب زیربهینه بیفتد. بنابراین ممکن است قادر به ارائه یک مدل بهینه و مناسب برای یک مدل خاص نباشد. در این مقاله یک روش جدید مدل سازی بر اساس شبکه های RBF معرفی می شود. در یک مدل RBFN، فعال سازی واحد مخفی به وسیله یک فاصله بین بردار ورودی و بردار هدف تعیین می شود. این گونه شبکه ها دو مزیت دارند: شیوه های آموزش دهی آنها اساساً سریع تر از الگوریتم BP مورد استفاده در شبکه های MLP است و مزیت مهم تر این که این شبکه ها مشکل رویارویی با نقاط مینیمم محلی را ندارند.