Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей
Розглянуто задачу багатокритеріальної нейромережевої ідентифікації нелінійного об’єкта на основі еволюціонуючої радіально-базисної мережі, вибір структури якої та її адаптація здійснюються за допомогою генетичного алгоритму. Для усунення негаусівських завад використовуються робастні фітнес-функції,...
Saved in:
| Published in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Date: | 2013 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207641 |
| 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: | Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. — 2013. — № 5. — С. 22-32. — Бібліогр.: 27 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-207641 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. 2025-10-11T10:28:35Z 2013 Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. — 2013. — № 5. — С. 22-32. — Бібліогр.: 27 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207641 519.71 10.1615/JAutomatInfScien.v45.i9.10 Розглянуто задачу багатокритеріальної нейромережевої ідентифікації нелінійного об’єкта на основі еволюціонуючої радіально-базисної мережі, вибір структури якої та її адаптація здійснюються за допомогою генетичного алгоритму. Для усунення негаусівських завад використовуються робастні фітнес-функції, а для вибору оптимальної моделі з фронту Парето — робастні інформаційні критерії. Наведено результати імітаційного моделювання, які підтверджують ефективність підходу, що розвивається. The problem of multiobjective neural network-based identification of nonlinear objects by evolving radial basis network is considered. Networks’s structure selection and adaptation is performed using a genetic algorithm. Robust fitness functions are used to eliminate non-Gaussian noise. Robust information criteria are utilized for selection of the optimal model from the Pareto front. The simulation results confirm the effectiveness of the proposed approach. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Методы идентификации и адаптивного управления Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей Робастна багатокритеріальна ідентифікація нелінійних об’єктів на основі еволюціонуючих радіально-базисних мереж Robust multiobjective identification of nonlinear objects based on evolving radial basis networks Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей |
| spellingShingle |
Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. Методы идентификации и адаптивного управления |
| title_short |
Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей |
| title_full |
Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей |
| title_fullStr |
Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей |
| title_full_unstemmed |
Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей |
| title_sort |
робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей |
| author |
Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. |
| author_facet |
Руденко, О.Г. Бессонов, А.А. |
| topic |
Методы идентификации и адаптивного управления |
| topic_facet |
Методы идентификации и адаптивного управления |
| publishDate |
2013 |
| language |
Russian |
| container_title |
Проблемы управления и информатики |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Робастна багатокритеріальна ідентифікація нелінійних об’єктів на основі еволюціонуючих радіально-базисних мереж Robust multiobjective identification of nonlinear objects based on evolving radial basis networks |
| description |
Розглянуто задачу багатокритеріальної нейромережевої ідентифікації нелінійного об’єкта на основі еволюціонуючої радіально-базисної мережі, вибір структури якої та її адаптація здійснюються за допомогою генетичного алгоритму. Для усунення негаусівських завад використовуються робастні фітнес-функції, а для вибору оптимальної моделі з фронту Парето — робастні інформаційні критерії. Наведено результати імітаційного моделювання, які підтверджують ефективність підходу, що розвивається.
The problem of multiobjective neural network-based identification of nonlinear objects by evolving radial basis network is considered. Networks’s structure selection and adaptation is performed using a genetic algorithm. Robust fitness functions are used to eliminate non-Gaussian noise. Robust information criteria are utilized for selection of the optimal model from the Pareto front. The simulation results confirm the effectiveness of the proposed approach.
|
| issn |
0572-2691 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207641 |
| citation_txt |
Робастная многокритериальная идентификация нелинейных объектов на основе эволюционирующих радиально-базисных сетей / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. — 2013. — № 5. — С. 22-32. — Бібліогр.: 27 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT rudenkoog robastnaâmnogokriterialʹnaâidentifikaciânelineinyhobʺektovnaosnoveévolûcioniruûŝihradialʹnobazisnyhsetei AT bessonovaa robastnaâmnogokriterialʹnaâidentifikaciânelineinyhobʺektovnaosnoveévolûcioniruûŝihradialʹnobazisnyhsetei AT rudenkoog robastnabagatokriteríalʹnaídentifíkacíânelíníinihobêktívnaosnovíevolûcíonuûčihradíalʹnobazisnihmerež AT bessonovaa robastnabagatokriteríalʹnaídentifíkacíânelíníinihobêktívnaosnovíevolûcíonuûčihradíalʹnobazisnihmerež AT rudenkoog robustmultiobjectiveidentificationofnonlinearobjectsbasedonevolvingradialbasisnetworks AT bessonovaa robustmultiobjectiveidentificationofnonlinearobjectsbasedonevolvingradialbasisnetworks |
| first_indexed |
2025-11-28T02:53:06Z |
| last_indexed |
2025-11-28T02:53:06Z |
| _version_ |
1850853337060081664 |