Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції
Запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури на основі топології Кохонена в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду, із вик...
Gespeichert in:
| Datum: | 2010 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут програмних систем НАН України
2010
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14669 |
| 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: | Адаптивний нейромережевий комплекс для автоматичної діагностики стохастичних динамічних об’єктів атомної електростанції/ Шараєвський, Г.І. // Пробл. програмув. — 2010. — № 2-3. — С. 611-615. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | Запропоновано підхід до навчання та автоматичної адаптації діагностичної нейромережевої структури на основі топології Кохонена в умовах апріорної невизначеності множини класів, що підлягають розпізнаванню. Цей підхід реалізовано на основі визначення моменту розладки випадкового часового ряду, із використанням авторегресійної моделі.
In this work the approach for training and automated adaptation of diagnostic neuro-networking structure on the basis of Kohonen’s topology in conditions of a priori uncertainty of many classes to be recognized is proposed. This approach is implemented on the basis of determination of the moment of disorder of random time series using the autoregressive model.
|
|---|---|
| ISSN: | 1727-4907 |