М-обучение радиально-базисных сетей с использованием асимметричных функций влияния

Розглянуто робастний підхід до навчання радіально-базисних мереж за наявності завад вимірювань, що мають несиметричні розподілення. Для мінімізації запропонованих асиметричних функціоналів використовуються алгоритми Гаусса–Ньютона і Левенберга–Марквардта. Оцінювання параметрів завад здійснюється за...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2012
Hauptverfasser: Руденко, О.Г., Бессонов, А.А.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207450
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:М-обучение радиально-базисных сетей с использованием асимметричных функций влияния / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. — 2012. — № 1. — С. 79–93. — Бібліогр.: 28 назв. - рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Розглянуто робастний підхід до навчання радіально-базисних мереж за наявності завад вимірювань, що мають несиметричні розподілення. Для мінімізації запропонованих асиметричних функціоналів використовуються алгоритми Гаусса–Ньютона і Левенберга–Марквардта. Оцінювання параметрів завад здійснюється за допомогою алгоритму стохастичної апроксимації. Наведено результати моделювання, що підтверджують ефективність запропонованого підходу. A robust approach to training radial basis networks in the presence of noise measurements with asymmetric distributions is considered. To minimize the proposed asymmetric functionals, Gauss–Newton and Levenberg–Marquardt algorithms are used. The estimation of interference parameters is performed using a stochastic approximation algorithm. The simulation results confirm the effectiveness of the proposed approach.
ISSN:0572-2691