Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів
В роботі запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду із використанням авторегрес...
Збережено в:
| Дата: | 2009 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2009
|
| Назва видання: | Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Фізико-математичні науки |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/18759 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Модель автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури до розпізнавання випадкових об’єктів за умов апріорної невизначеності множини класів / Г.І. Шараєвський, С.І. Шаповалова // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2009. — Вип. 2. — С. 165-173. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | В роботі запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду із використанням авторегресійної моделі. |
|---|