Искусственная нейронная сеть для нелинейной декомпозиции функций

Запропоновано нову архiтектуру штучної нейронної мережi для розв’язання задачi нелiнiйної декомпозицiї функцiй. Використано спадний пiдхiд, що не потребує апрiорної iнформацiї про властивостi аналiзовної функцiї. Можливостi запропонованого методу продемонстрованi на синтетичних тестових функцiях i п...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2009
Автори: Бодянский, Е.В., Попов, С.В.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2009
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18660
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:Искусственная нейронная сеть для нелинейной декомпозиции функций / Е.В. Бодянский, С.В. Попов // Доп. НАН України. — 2009. — № 9. — С. 42-47. — Бібліогр.: 14 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Запропоновано нову архiтектуру штучної нейронної мережi для розв’язання задачi нелiнiйної декомпозицiї функцiй. Використано спадний пiдхiд, що не потребує апрiорної iнформацiї про властивостi аналiзовної функцiї. Можливостi запропонованого методу продемонстрованi на синтетичних тестових функцiях i пiдтвердженi розв’язанням реальної задачi. A novel neural network architecture is proposed to solve the nonlinear function decomposition problem. The top-down approach that does not require an a priori knowledge about the function’s properties is applied. Abilities of the proposed method are demonstrated using synthetic test functions and confirmed by solving a real problem.
ISSN:1025-6415