АДАПТИВНИЙ ФРАКЦІЙНИЙ НЕЙРОННИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ ТЕПЛОВОЛОГОПЕРЕНЕСЕННЯ
Запропоновано фракційну нейронну мережу з адаптивним темпом навчання для моделювання динаміки неізотермічного тепло- та масоперенесення в капілярно-пористих матеріалах з урахуванням ефекту пам’яті та просторової нелокальності. Використано архітектуру нейронної мережі з роз’єднаною структурою, яка базується на функціях втрат, що враховують фізичні особливості досліджуваного процесу. Для навчання мережі використано поетапний підхід, що дозволяє зменшити чутливість до помилок та збоїв.