НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЕКТОРНОЙ ФУНКЦИИ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ В УСЛОВИЯХ ПЛОХОЙ ОБУСЛОВЛЕННОСТИ ЗАДАЧИ АППРОКСИМАЦИИ
14 сентября 2018
217
| Предметная область | — |
| Выходные данные | — |
| Ключевые слова | — |
| Вид публикации | Статья |
| Контактные данные автора публикации | КРУГЛОВ И.А.1, МИШУЛИНА О.А.1 |
| Ссылка на публикацию в интернете | elibrary.ru/item.asp?id=19123930 |
Аннотация
ЖУРНАЛ:
ИЗВЕСТИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК. ТЕОРИЯ И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
Издательство: Академический научно-издательский, производственно-полиграфический и книгораспространительский центр Российской академии наук "Издательство "Наука" (Москва)
ISSN: 0002-3388
АННОТАЦИЯ:
Предложено нейросетевое решение плохо обусловленной обратной задачи аппроксимации векторной функции многих переменных на основе комитета многослойных персептронов. Разработано нелинейное адаптивное правило принятия решения комитетом, обеспечивающее повышение точности по сравнению с другими нейросетевыми решениями обратной задачи. На модельном примере показаны характеристики точности метода. Рассмотрена прикладная техническая задача и приведены результаты ее решения предложенным методом.
ПодробнееИЗВЕСТИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК. ТЕОРИЯ И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
Издательство: Академический научно-издательский, производственно-полиграфический и книгораспространительский центр Российской академии наук "Издательство "Наука" (Москва)
ISSN: 0002-3388
АННОТАЦИЯ:
Предложено нейросетевое решение плохо обусловленной обратной задачи аппроксимации векторной функции многих переменных на основе комитета многослойных персептронов. Разработано нелинейное адаптивное правило принятия решения комитетом, обеспечивающее повышение точности по сравнению с другими нейросетевыми решениями обратной задачи. На модельном примере показаны характеристики точности метода. Рассмотрена прикладная техническая задача и приведены результаты ее решения предложенным методом.
Для того чтобы оставить комментарий необходимо авторизоваться.