Построение модели Гаммерштейна с помощью радиально-базисной сети
Наукові видання Харківського національного університету Повітряних Сил
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Построение модели Гаммерштейна с помощью радиально-базисной сети
ПОБУДОВА МОДЕЛІ ГАММЕРШТЕЙНА ЗА ДОПОМОГОЮ РАДІАЛЬНО-БАЗИСНОЇ МЕРЕЖІ CONSTRUCTION OF MODEL GAMMERSHTEYNA BY RADIALLY-BASE NETWORK |
|
| Creator |
С.А. Ляшенко
Т.С. Сакало С.О. Ляшенко Т.С. Сакало S.A. Lyashenko T.S. Sakalo |
|
| Subject |
Кібернетика та системний аналіз
УДК 519.71 ИНС, модель Гаммерштейна, радиально-базисная сеть, моделирование процесса идентификации ІНС, модель Гаммерштейна, радіально-базисна мережа, моделювання процесу ідентифікації INS, model of Gammershteyna, radially-base network, design of process of authentication |
|
| Description |
Рассматривается нейросетевой подход к построению нелинейной динамической модели Гаммерштейна. Результаты исследования подтвердили эффективность применения сетей радиально-базисного типа для построения нелинейной модели Гаммерштейна. Применение обобщенно-регрессионной сети даже при настройке только весовых параметров сети обеспечивает получение приемлемых результатов. Настройка же всех параметров сетей позволяет существенно повысить точность решения задачи идентификации, значительно увеличивая при этом время обучения.
Розглядається нейромережевий підхід до побудови нелінійної динамічної моделі Гаммерштейна. Результати дослідження підтвердили ефективність застосування мереж радіально-базисного типу для побудови нелінійної моделі Гаммерштейна. Застосування узагальнено-регресійної мережі навіть при настройці тільки вагових параметрів мережі забезпечує отримання прийнятних результатів. Настройка ж всіх параметрів мереж дозволяє істотно підвищити точність рішення задачі ідентифікації, значно збільшуючи при цьому час навчання. The neuronet going is examined near the construction of nonlinear dynamic model of Gammershteyna. Research results confirmed efficiency of application of networks of radially-base type for the construction of nonlinear model of Gammershteyna. Application of generalized-regressive network even at tuning only of gravimetric parameters of network provides the receipt of acceptable results. Tuning of all of parameters of networks allows substantially to promote exactness of decision of task of authentication, considerably increasing teaching time here. |
|
| Publisher |
Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба
Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба Kharkiv national Air Force University named after I. Kozhedub |
|
| Date |
2008
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion Рецензована стаття |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/3754
|
|
| Source |
Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. — 2008. — № 1(16). 85-89
Сборник научных трудов Харьковского национального университета Воздушных Сил. — 2008. — № 1(16). 85-89 Scientific Works of Kharkiv National Air Force University. — 2008. — № 1(16). 85-89 2073-7378 |
|
| Language |
rus
|
|
| Relation |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/3754/zhups_2008_1_22.pdf
|
|