Проаналізовано проблему адаптивної обробки багатовимірної інформації за допомогою штучних нейронних мереж (ШНМ). Вивчено базові архітектури та методи навчання найчастіше використовуваних статичних та динамічних ШНМ, які застосовуються для розв'язання задач апроксимації, фільтрації, ідентифікації та класифікації. Запропоновано методи модифікації архітектури ШНМ СМАС для зниження вимог до пам'яті та підвищення ефективності обробки багатовимірних даних. Розроблено метод автоматичної побудови адаптивної схеми дискретизації вхідних сигналів у ШНМ СМАС. Запропоновано удосконалені процедури навчання динамічних КІХ-мереж методом часового зворотного поширення з метою зменшення його обчислювальних витрат шляхом зміни порядку входження членів сум навчання. Одержано співвідношення між коефіцієнтом навчання та коефіцієнтом підсилення загальної функції активації нейронів модульних рекурентних ШНМ, що значно зменшує обчислювальні витрати, які необхідні для реалізації процедур навчання цих мереж.

  Завантажити