동적 재귀 신경망, 엘만을 이용한 콘덴서 진공 예측의 적용. 실제 예를 통해, 이 방법은 콘덴서 진공을 상당히 정확하게 예측하고 빠른 훈련 속도, 간단한 구조, 그리고 높은 정확도를 갖추고 있어 효과적인 예측 방법이라는 것을 보여줍니다. 동시에, 신경망의 역전파 (BP) 알고리즘을 사용할 때 로컬 미니멈이 발생할 수 있기 때문에 에르만 신경망의 연결 가중치 계수를 입자 떼 최적화 알고리즘을 활용해 최적화하는 방법을 제안했습니다. 시뮬레이션 결과를 통해, 입자 떼 최적화 알고리즘을 사용하는 엘만 신경망은 더 정확한 콘덴서 진공 예측 모델을 구축할 수 있음을 보여줍니다.

콘덴서; 진공; 신경망; 입자 떼 최적화 알고리즘; 모델링