Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов

Предложено использование нейроэволюционного подхода к построению математических моделей нелинейных нестационарных объектов при наличии негауссовских помех измерений. Рассмотрена общая структура эволюционной нейросети прямого распространения. Проведено имитационное моделирование различных случаев нес...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Кибернетика и системный анализ
Datum:2014
Hauptverfasser: Руденко, О.Г., Бессонов, А.А.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2014
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/115731
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Кибернетика и системный анализ. — 2014. — Т. 50, № 1. — С. 21-36. — Бібліогр.: 51 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-115731
record_format dspace
spelling Руденко, О.Г.
Бессонов, А.А.
2017-04-11T18:43:08Z
2017-04-11T18:43:08Z
2014
Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Кибернетика и системный анализ. — 2014. — Т. 50, № 1. — С. 21-36. — Бібліогр.: 51 назв. — рос.
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/115731
519.71
Предложено использование нейроэволюционного подхода к построению математических моделей нелинейных нестационарных объектов при наличии негауссовских помех измерений. Рассмотрена общая структура эволюционной нейросети прямого распространения. Проведено имитационное моделирование различных случаев нестационарности, подтвердившее эффективность развиваемого подхода.
Запропоновано використання нейроеволюційного підходу до побудови математичних моделей нелінійних нестаціонарних об’єктів за наявності негаусівських завад вимірювань. Розглянуто загальну структуру еволюційної нейромережі прямого розповсюдження. Проведено моделювання різних випадків нестаціонарності, яке підтвердило ефективність підходу, що розвивається.
The neuroevolutionary approach is proposed to construct the mathematical models of nonlinear nonstationary objects in the presence of non-Gaussian noise. The general structure of an evolutionary feed-forward neural network is considered. The modeling of the proposed approach for various cases of nonstationarity is carried out, which proved the efficiency of the approach.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Кибернетика и системный анализ
Кибернетика
Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов
Робастна нейроеволюційна ідентифікація нелінійних нестаціонарних об’єктів
Robust neuroevolutionary identification of nonlinear nonstationary objects
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов
spellingShingle Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов
Руденко, О.Г.
Бессонов, А.А.
Кибернетика
title_short Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов
title_full Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов
title_fullStr Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов
title_full_unstemmed Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов
title_sort робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов
author Руденко, О.Г.
Бессонов, А.А.
author_facet Руденко, О.Г.
Бессонов, А.А.
topic Кибернетика
topic_facet Кибернетика
publishDate 2014
language Russian
container_title Кибернетика и системный анализ
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Робастна нейроеволюційна ідентифікація нелінійних нестаціонарних об’єктів
Robust neuroevolutionary identification of nonlinear nonstationary objects
description Предложено использование нейроэволюционного подхода к построению математических моделей нелинейных нестационарных объектов при наличии негауссовских помех измерений. Рассмотрена общая структура эволюционной нейросети прямого распространения. Проведено имитационное моделирование различных случаев нестационарности, подтвердившее эффективность развиваемого подхода. Запропоновано використання нейроеволюційного підходу до побудови математичних моделей нелінійних нестаціонарних об’єктів за наявності негаусівських завад вимірювань. Розглянуто загальну структуру еволюційної нейромережі прямого розповсюдження. Проведено моделювання різних випадків нестаціонарності, яке підтвердило ефективність підходу, що розвивається. The neuroevolutionary approach is proposed to construct the mathematical models of nonlinear nonstationary objects in the presence of non-Gaussian noise. The general structure of an evolutionary feed-forward neural network is considered. The modeling of the proposed approach for various cases of nonstationarity is carried out, which proved the efficiency of the approach.
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/115731
citation_txt Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Кибернетика и системный анализ. — 2014. — Т. 50, № 1. — С. 21-36. — Бібліогр.: 51 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT rudenkoog robastnaâneiroévolûcionnaâidentifikaciânelineinyhnestacionarnyhobʺektov
AT bessonovaa robastnaâneiroévolûcionnaâidentifikaciânelineinyhnestacionarnyhobʺektov
AT rudenkoog robastnaneiroevolûcíinaídentifíkacíânelíníinihnestacíonarnihobêktív
AT bessonovaa robastnaneiroevolûcíinaídentifíkacíânelíníinihnestacíonarnihobêktív
AT rudenkoog robustneuroevolutionaryidentificationofnonlinearnonstationaryobjects
AT bessonovaa robustneuroevolutionaryidentificationofnonlinearnonstationaryobjects
first_indexed 2025-12-07T20:28:56Z
last_indexed 2025-12-07T20:28:56Z
_version_ 1850882744839569408