На базі багатошарового персептрона (БШП) реалізовано нейромережеві моделі. Проаналізовано існуючі алгоритми настроювання параметрів БШП та синтезовано алгоритм його навчання на основі поширеного фільтра Калмана. Розглянуто алгоритми навчання БШП за наявності перешкод вимірів. Запропоновано здійснювати навчання БШП за допомогою багатокрокових проекційних алгоритмів, що використовують обмежену кількість інформації. З метою покращання обчислювальних властивостей даних алгоритмів та стійкості процесу навчання розроблено їх факторизовані форми. Розглянуто опис нелінійного динамічного об'єкта за допомогою предикторів на основі фільтра Калмана та одержано відповідні структури нейромережевих моделей у просторі станів. Проведено імітаційне моделювання різних алгоритмів навчання БШП за допомогою MATLAB 6.1, Trajan Neural Network Simulator 3.0 та у середовищі IntelligentPag.

 Автореферати дисертацій 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Лавриненко Костянтин Анатолійович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"