Составной адаптивный вэйвлон и алгоритм его обучения
Рассмотрена структура составного адаптивного вэйвлона и его алгоритм обучения. Предложен алгоритм, обладающий повышенной скоростью сходимости и обеспечивающий улучшенные аппроксимирующие свойства благодаря настройке всех параметров вэйвлет-фунций. Структура адаптивного вэйвлона может быть использова...
Saved in:
| Date: | 2009 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2009
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/5535 |
| 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: | Составной адаптивный вэйвлон и алгоритм его обучения / Е.В. Бодянский, Е.А. Винокурова // Управляющие системы и машины. — 2009. — № 1. — С. 47-53. — Бібліогр.: 30 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Рассмотрена структура составного адаптивного вэйвлона и его алгоритм обучения. Предложен алгоритм, обладающий повышенной скоростью сходимости и обеспечивающий улучшенные аппроксимирующие свойства благодаря настройке всех параметров вэйвлет-фунций. Структура адаптивного вэйвлона может быть использована как строительный блок более сложных вычислительных конструкций.
Розглянуто структуру складеного адаптивного вейвлона та його алгоритм навчання. Запропонований алгоритм має підвищену швидкість збіжності та забезпечує покращені апроксимуючі властивості завдяки настроюванню усіх параметрів вейвлет-функцій. Структура адаптивного вейвлона може бути використана як будівельний блок більш складних обчислювальних конструкцій.
A compartmental adaptive wavelon and its learning algorithm are considered. A learning algorithm is suggested which has an increased convergence rate and provides the improved approximating properties because of the all wavelet parameters tuning. The suggested adaptive wavelon structure can be used as the block of more complex computational architecture.
|
|---|---|
| ISSN: | 0130-5395 |