Запропоновано метод структурної адаптації нейромережевих моделей у реальному часі, що дозволяє моделювати структурно-нестаціонарні процеси, що суттєво змінюють свою поведінку у реальному часі. Розроблено метод зміни структури ансамблю нейронних мереж у реальному часі, що зменшує стунінь обчислювальної складності застосування ансамблів. Наведено метод навчання штучних нейронних мереж, що забезпечує менше запізнювання у порівнянні з традиційними процедурами завдяки використанню спеціальної вагової функції у методі найменших квадратів. Це сприяє підвищенню адаптації мережі до процесів, що змінюють свої характеристики у реальному часі. Модифіковано гібридну нейромережеву архітектуру, яка здатна навчатися у реальному часі, що дозволяє розширити область задач, що вирішуються. Удосконалено оптимальний за швидкодією метод навчання запропонованої гібридної нейромережевої архітектури. Відзначено, що запропонована процедура має властивість числової стійкості, що дає змогу поліпшити якість і швидкість навчання мережі.

• Сліпченко Олександр Миколайович (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"