Идентификация нелинейных нестационарных объектов с помощью эволюционирующей радиально-базисной сети

Розглянуто задачу нейромережевої ідентифікації нелінійного нестаціонарного об’єкта, представленого NARX-моделлю. Ця задача розв’язується на основі радіально-базисної мережі, вибір структури якої, її адаптація та навчання здійснюються за допомогою генетичного алгоритму. Наведено результати імітаційно...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Проблемы управления и информатики
Дата:2012
Автори: Руденко, О.Г., Бессонов, А.А
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207509
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:Идентификация нелинейных нестационарных объектов с помощью эволюционирующей радиально-базисной сети / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. — 2012. — № 4. — С. 5–14. — Бібліогр.: 21 назв. - рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Розглянуто задачу нейромережевої ідентифікації нелінійного нестаціонарного об’єкта, представленого NARX-моделлю. Ця задача розв’язується на основі радіально-базисної мережі, вибір структури якої, її адаптація та навчання здійснюються за допомогою генетичного алгоритму. Наведено результати імітаційного моделювання, які підтверджують ефективність підходу, що розвивається. The problem of neural network identification of nonlinear nonstationary time-dependent object represented by the NARX-model is considered. The solution to this problem is based on radial basis network, the choice of its structure, its adaptation and training are carried out using a genetic algorithm. The results of simulation confirm the efficiency of the proposed approach.
ISSN:0572-2691