Простий
пошук
Розширений
пошук
Покажчики
Професійний
пошук
Рубрикатор
НБУВ
Розподілений
пошук

Бази даних

Наукова періодика України - результати пошуку

Книжкові видання та компакт-диски
Журнали та продовжувані видання
Автореферати дисертацій
Реферативна база даних
Наукова періодика України
Тематичний навігатор
Авторитетний файл імен осіб
Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"
Вид пошуку
у знайденому
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Книжкові видання та компакт-диски (9)Реферативна база даних (34)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій


Пошуковий запит: (<.>A=Бессонов А$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 23
Представлено документи з 1 до 20
...
1.

Руденко О. Г. 
Аппроксимация гауссовских базисных функций в задаче адаптивного управления нелинейными объектами [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, А. А. Бессонов, А. С. Ляшенко, Р. А. Сунна // Кибернетика и системный анализ. - 2011. - Т. 47, № 1. - С. 3-13. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2011_47_1_3
Розглянуто підхід до побудови нейроконтролера на базі радіально-базисної мережі для керування нелінійними динамічними об'єктами. Запропоновано використання кусково-лінійної апроксимації гауссівських базисних функцій, яке спрощує розв'язання даної задачі. Результати імітаційного моделювання показують, що запропонований метод дозволяє скоротити час побудови моделі об'єкта та обчислення керуючого сигналу.
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.032 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
2.

Руденко О. Г. 
Робастное обучение радиально-базисных сетей [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, А. А. Бессонов // Кибернетика и системный анализ. - 2011. - Т. 47, № 6. - С. 38-46. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2011_47_6_5
The paper considers the steady training of radial-basis networks in the presence of non-normally distributed noise. The simulation results show that multistep projection training algorithms, which minimize various module criteria, are rather efficient in this case.
Попередній перегляд:   Завантажити - 153.317 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
3.

Бессонов А. А. 
Многокритериальная нейроэволюционная оптимизация нелинейных функций [Електронний ресурс] / А. А. Бессонов // Системи обробки інформації. - 2012. - Вип. 9. - С. 5-10. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2012_9_4
Попередній перегляд:   Завантажити - 734.415 Kb    Зміст випуску     Цитування
4.

Руденко О. Г. 
Аппаратная реализация нечеткой сети СМАС и ее применение для задач сжатия изображений [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, А. А. Бессонов, В .А. Бобух // Автоматика. Автоматизація. Електротехнічні комплекси та системи. - 2005. - № 2. - С. 47-52. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/aaeks_2005_2_10
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.667 Mb    Зміст випуску     Цитування
5.

Бессонов А. А. 
Обучение радиально-базисных сетей с помощью генетических алгоритмов с адаптивной мутацией [Електронний ресурс] / А. А. Бессонов // Системи обробки інформації. - 2012. - Вип. 3(2). - С. 177-180. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2012_2_3_42
Рассмотрена эффективность применения адаптивных мутаций в генетических алгоритмах, используемых для обучения радиально-базисной сети и оптимизации ее структуры. Исследованы следующие типы адаптивных мутаций: уменьшающаяся мутация Коши, адаптивные мутации Гаусса и Лапласа. Проведен их сравнительный анализ с помощью имитационного моделирования.
Попередній перегляд:   Завантажити - 4.105 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
6.

Бессонов А. А. 
О нейросетевом подходе к восстановлению многомерных функций при наличии помех измерений [Електронний ресурс] / А. А. Бессонов, А. В. Островерхий, А. А. Шамраев, Н. Н. Островерхая // Системи обробки інформації. - 2007. - Вип. 9. - С. 33-41. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2007_9_11
Приведен сравнительный анализ восстановления зашумленных многомерных функций нейронными сетями СМАС, РБС и МП различных архитектур. Рассмотрена проблема выбора параметров этих сетей, а также базисных функций сети СМАС. Показано, что наименьшего времени обучения позволяют добиться сети СМАС, а применение РБС и МП обеспечивает заданную точность восстановления, требуя меньшего объема памяти, но значительно больших вычислительных затрат.
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.666 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
7.

Бессонов А. А. 
Решение задачи управления с прогнозирующей моделью на основе эволюционирующего многослойного персептрона [Електронний ресурс] / А. А. Бессонов // Системи обробки інформації. - 2015. - Вип. 1. - С. 7-11. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2015_1_4
Разработан метод управления нелинейными объектами с помощью эволюционирующего многослойного персептрона. Эволюционирующий многослойный персептрон применяется для построения нелинейной модели объекта, которая впоследствии используется для рекурсивного предсказания поведения объекта в системе управления с прогнозирующей моделью. Для обучения нейронной сети предлагается применение генетического алгоритма, позволяющего значительно ускорить процесс обучения. Приведены результаты имитационного моделирования, подтверждающие эффективность предложенного метода управления.
Попередній перегляд:   Завантажити - 828.554 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
8.

Руденко О. Г. 
Использование нормализующей компоненты при нейросетевом сжатии изображений [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, Р. В. Бобнев, А. А. Бессонов // Управляющие системы и машины. - 2013. - № 5. - С. 27-31, 37. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2013_5_6
Предложены модификации нейронных сетей, используемых для сжатия изображений. Приведены результаты моделирования, свидетельствующие об эффективности описанной модификации.
Попередній перегляд:   Завантажити - 597.126 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
9.

Руденко О. Г. 
Робастная идентификация нелинейных объектов с помощью эволюционирующей радиально-базисной сети [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, А. А. Бессонов, С. О. Руденко // Кибернетика и системный анализ. - 2013. - Т. 49, № 2. - С. 15-26. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2013_49_2_3
Попередній перегляд:   Завантажити - 356.813 Kb    Зміст випуску     Цитування
10.

Руденко О. Г. 
Программирование с экспрессией генов: способы кодирования и создания синтаксических деревьев [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, С. В. Мирошниченко, А. А. Бессонов // Управляющие системы и машины. - 2015. - № 3. - С. 82–92. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2015_3_12
Попередній перегляд:   Завантажити - 645.892 Kb    Зміст випуску     Цитування
11.

Руденко О. Г. 
Программирование с экспрессией генов: генетические операторы [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, С. В. Мирошниченко, А. А. Бессонов // Управляющие системы и машины. - 2015. - № 4. - С. 72–82. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2015_4_10
Попередній перегляд:   Завантажити - 647.301 Kb    Зміст випуску     Цитування
12.

Бессонов А. А. 
Обобщенный алгоритм обучения эволюционирующей радиально-базисной сети [Електронний ресурс] / А. А. Бессонов // Системи обробки інформації. - 2015. - Вип. 10. - С. 163-166. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2015_10_37
Разработан обобщенный алгоритм настройки эволюционирующей радиально-базисной сети (ЭРБС). ЭРБС применяется для решения широкого спектра задач идентификации, управления, обработки сигналов и изображений. В сети ЭРБС в зависимости от типа решаемой задачи в качестве базисных может быть использовано большое количество функций с различным количеством настраиваемых параметров, в связи с чем возникает необходимость разработки обобщенного подхода к их настройке. Для обучения нейронной сети предлагается применение генетического алгоритма, позволяющего значительно ускорить процесс обучения. Приведены результаты имитационного моделирования, подтверждающие эффективность предложенного метода настройки параметров базисных функций с использованием специальных некодирующих областей хромосомы - интронов.
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.136 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
13.

Руденко О. Г. 
Программирование с экспрессией генов: модификация эволюционного процесса [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, С. В. Мирошниченко, А. А. Бессонов // Управляющие системы и машины. - 2015. - № 5. - С. 73–78. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2015_5_11
Попередній перегляд:   Завантажити - 319.606 Kb    Зміст випуску     Цитування
14.

Бессонов А. А. 
Исследование одношаговых алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей [Електронний ресурс] / А. А. Бессонов // Системи обробки інформації. - 2016. - Вип. 7. - С. 127-129. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2016_7_29
Разработаны устойчивые и робастные алгоритмы настройки параметров радиально-базисной сети (РБС), применяемой для решения широкого спектра задач идентификации, управления, обработки сигналов и изображений. Вместо наиболее широко используемого метода наименьших квадратов для обучения нейронной сети предлагается применение одношаговых алгоритмов, сочетающих свойства базовых алгоритмов и алгоритмов стохастической аппроксимации и позволяющих значительно ускорить процесс обучения. Приведены результаты имитационного моделирования, подтверждающие эффективность предложенных алгоритмов настройки параметров базисных функций.
Попередній перегляд:   Завантажити - 369.737 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
15.

Бессонов А. А. 
Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов с помощью сетей прямого распространения [Електронний ресурс] / А. А. Бессонов, С. О. Руденко // Вісник Херсонського національного технічного університету . - 2013. - № 1. - С. 142-145. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vkhdtu_2013_1_26
Попередній перегляд:   Завантажити - 672.416 Kb    Зміст випуску     Цитування
16.

Руденко О. Г. 
Робастная идентификация нелинейных объектов [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, А. А. Бессонов, С. О. Руденко // Проблеми інформаційних технологій. - 2015. - № 1. - С. 83-86. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Pit_2015_1_15
Попередній перегляд:   Завантажити - 488.926 Kb    Зміст випуску     Цитування
17.

Руденко О. Г. 
Регуляризованный алгоритм обучения Адалины в задаче оценивания нестационарных параметров [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, А. А. Бессонов // Управляющие системы и машины. - 2019. - № 1. - С. 22-30. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2019_1_5
Исследованы свойства модифицированного регуляризированного алгоритма Качмажа. Определены условия его сходимости при оценивании нестационарных параметров при наличии помех измерения. Получены неасимптотические и асимптотические оценки для уточнения входящих в алгоритмы параметров.
Попередній перегляд:   Завантажити - 2.764 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
18.

Руденко О. Г. 
Нейросетевая аппроксимация нелинейных зашумленных функций на основе коэволюционного кооперативно-конкурентного подхода [Електронний ресурс] / О. Г. Руденко, А. А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. - 2018. - № 3. - С. 5-15. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/PUI_2018_3_3
Предложен эволюционный алгоритм аппроксимации нелинейных зашумленных функций, основанный на коэволюционных моделях кооперации и конкуренции. Предложенный алгоритм реализует среду, способствующую сотрудничеству и конкуренции популяций, в которых каждая особь представляет собой нейронную сеть прямого распространения, решающую специфическую задачу. Для аппроксимации исследуемой функции предлагается использовать популяции универсальных аппроксиматоров, а для борьбы с возможными помехами - ввести дополнительную популяцию шумоподавляющих автоэнкодеров. Приведены результаты имитационного моделирования, подтверждающие эффективность предложенного метода аппроксимации нелинейных зашумленных функций.
Попередній перегляд:   Завантажити - 958.522 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
19.

Либероль Б. Д. 
Исследование сходимости одношаговых адаптивных алгоритмов идентификации [Електронний ресурс] / Б. Д. Либероль, О. Г. Руденко, А. А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. - 2018. - № 5. - С. 19-32. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/PUI_2018_5_4
Исследованы вопросы сходимости регуляризованных одношаговых адаптивных алгоритмов Качмажа и Нагумо - Ноды, используемых для решения задачи идентификации. Получены оценки скорости сходимости алгоритмов и показано, что введение параметра регуляризации, улучшая вычислительную устойчивость алгоритмов, приводит к некоторому замедлению процесса идентификации. Наличие информации о статистических свойствах полезных сигналов и помех позволяет выбрать параметры алгоритмов, обеспечивающих их максимальную скорость сходимости.
Попередній перегляд:   Завантажити - 847.736 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
20.

Либероль Б. Д. 
Псевдопроекционные алгоритмы оценивания, использующие взвешивание информации [Електронний ресурс] / Б. Д. Либероль, О. Г. Руденко, А. А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. - 2020. - № 4. - С. 47-59. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/PUI_2020_4_6
Алгоритм Качмажа (АК), который в настоящее время широко используется благодаря своей простоте и эффективности при решении различных технических задач, был предложен в работе [3] для решения систем линейных алгебраических уравнений. Аналитические исследования, проведенные в [8 - 10], позволили получить неасимптотические и асимптотические оценки скорости сходимости этого алгоритма при наличии помех измерений. В [11 - 14] рассматривалась проблема ускорения АК путем использования не одного, а ряда предыдущих измерений. В [12 - 16] предложены многошаговые проекционные алгоритмы, которые при построении оценки на очередном n-м шаге использовали информацию о L предыдущих шагах. В работах [15, 16] определена скорость сходимости данных алгоритмов и показано, что использование в многошаговых проекционных методах информации о L предыдущих шагах равносильно в смысле скорости сходимости уменьшению размерности исходного пространства N на L. Существенный положительный эффект от использования информации о предыдущих шагах, с одной стороны, и необходимость обращения матрицы, с другой, свидетельствуют о целесообразности разработки алгоритмов, обладающих свойствами, близкими к свойствам многошаговых проекционных алгоритмов, но более простых в реализации. Один из таких подходов, использующий аппроксимацию операции ортогонального проецирования вектора ошибки оценивания на линейную оболочку входных векторов, осуществляемую на основе одношагового проекционного АК, изучался в работе [17]. В данной статье рассмотрена модификация АК, которая использует взвешивание оценок, полученных на ряде предыдущих шагов. Исследованы свойства псевдопроекционных алгоритмов оценки, которые используют взвешивание информации и построены на основе одношагового адаптивного АК. Получены оценки скорости сходимости алгоритмов и показано, что использование операции взвешивания информации в алгоритмах оценки позволяет при незначительном снижении скорости сходимости алгоритмов уменьшить размеры их области сходимости (по сравнению с АК с <$E gamma~=~const~=~1>), которая определяется соотношением дисперсий сигналов и помех.
Попередній перегляд:   Завантажити - 778.253 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
...
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського