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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2009
Main Authors: Бодянский, Е.В., Попов, С.В.
Format: Article
Language:Russian
Published: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2009
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18660
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: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary: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