Neurale netwerken zijn een reeks algoritmen, losjes gemodelleerd naar het menselijk brein, die zijn ontworpen om patronen te herkennen. Het zijn wiskundige functies die een bepaalde invoer toewijzen aan de gewenste uitvoer.
Neurale netwerken bestaan uit een invoerlaag, verborgen lagen, een uitvoerlaag, een reeks gewichten en biases tussen elke laag, en een activeringsfunctie voor elke verborgen laag.
De waarden van de gewichten en voorafstellingen bepalen de sterkte van de voorspellingen binnen het model. Het proces waarbij de gewichten en voorafstellingen op basis van de invoergegevens worden verfijnd, staat bekend als het trainen van het neurale netwerk.
Bij elke iteratie van het trainingsproces worden voorspelde uitkomsten berekend en worden de gewichten en biaswaarden van elke laag bijgewerkt. De gewichten en biaswaarden worden bijgewerkt op basis van het ‘verlies’ of de ‘fout’ in elke laag; het verlies is het verschil tussen elke voorspelde waarde en de werkelijke waarde. Ons doel bij het trainen is het vinden van de set gewichten en biaswaarden die het verlies zo goed mogelijk minimaliseert. Aanvankelijk worden aan elke laag willekeurige gewichten toegewezen, en het trainingsproces verfijnt deze gewichten totdat de fout tussen de voorspelde waarden en de werkelijke waarde is geminimaliseerd.
Hoe gebruiken we neurale netwerken in sproeitechnologie?
We gebruiken neurale netwerken om de druppelgrootte van een sproeistraal te voorspellen, uitsluitend op basis van signaalgegevens van een sensor. Door neurale netwerken te gebruiken voor het voorspellen van de druppelgrootte, kunnen de schattingsmogelijkheden van het systeem worden uitgebreid naar gegevens voor allerlei soorten chemicaliën, niet alleen water. Dit biedt enorme voordelen, omdat de ontwikkeling en implementatie van het apparaat hierdoor sneller, goedkoper en eenvoudiger te verfijnen zijn.
Waarom hebben we neurale netwerken nodig in de verstuivingstechnologie?
Apparaten voor het meten van druppelgrootte kosten meer dan 250.000 dollar, exclusief de kosten van de hoogopgeleide technici en ingenieurs die de gegevens verzamelen en interpreteren. Een mobiel, door neurale netwerken aangestuurd apparaat voor het meten van druppelgrootte zou aanzienlijk minder kosten en zou door iedereen kunnen worden bediend met de software, enkele basisinstructies en een korte training. Afhankelijk van de toepassing en de kwaliteit van de outputgegevens zou het rendement op de investering (ROI) van een dergelijk instrument al binnen enkele maanden, of zelfs weken, kunnen worden gerealiseerd.
Als u dit onderwerp graag nader wilt bespreken, neem dan contact met ons op of neem rechtstreeks contact met mij op via LinkedIn.