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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2012
Hauptverfasser: Руденко, О.Г., Бессонов, А.А
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207509
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: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung: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