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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2009
Main Authors: Бодянский, Е.В., Винокурова, Е.А.
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
Description
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