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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2010
Main Author: Шараєвський, Г.І.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут програмних систем НАН України 2010
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14669
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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
Description
Summary: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