Запропоновано удосконалену модель навчання карти самоорганізації на базі попередньої ініціалізації центрів кластерів, що надає змогу використання обмежених масивів апріорних даних для реалізації етапу навчання нейронної мережі. Розроблено метод та алгоритм еволюційного навчання карт самоорганізації, що забезпечує можливість додавання нових, апріорно невідомих на початковому етапі навчання, класів діагностичної структури. Описано програмні засоби для самоадаптації нейронної мережі за умов апріорно невизначених класів. Створено прикладні програмні засоби для автоматичного розпізнання режимів експлуатації елементів головного обладнання АЕС за спекторальними параметрами діагностичних сигналів.

 Автореферати дисертацій 

---

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

• Шараєвський Георгій Ігорович (фізико-математичні 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"