메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
조장호 (부산대학교) 이대균 (부산대학교) 김종호 (University of Newcastle) 이병화 (부산대학교) 전충환 (부산대학교)
저널정보
한국연소학회 KOSCO SYMPOSIUM 논문집 2022년도 한국연소학회 제63회 춘계학술대회 KOSCO SYMPOSIUM 초록집
발행연도
2022.5
수록면
63 - 66 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

발전용 석탄의 원소 조성에 대한 개선된 ANN 기반 접근에 관한 연구
조장호 ,  이대균 ,  김종호 외 2명 KOSCO SYMPOSIUM 논문집 2022.05 학술대회자료
발전용 석탄의 원소 조성에 대한 Relative Impact 기법을 통한 개선된 ANN 기반 접근에 관한 연구
조장호 ,  이대균 ,  김종호 외 2명 한국자동차공학회 지회 학술대회 논문집 2022.04 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
This study aims to predict the elemental compositions of 104 thermal coals with artificial neural network(ANN), which is based on proximate analysis properties. ANN model was optimized with six activation functions and four hidden layers after evaluating various performance. Best topology was set, and the relative impact on calculation accuracy was derived as a result to estimate chemical composition. performance was improved by 4.71%~0.91% from previous research. Then relative impact based on coal rank devision and optimized model was derived.
#Artificial Neural Network #Thermal Coal #Elemental Composition #Proximate Analysis

목차

ABSTRACT
참고 문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0