Аппроксимация функций с помощью каскадных нейроподобных сетей

• Date: 2008
• Main Authors: Ковалевский, С.В., Гитис, В.Б.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
• Subjects: Нейросетевые и нечеткие системы
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7579
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Аппроксимация функций с помощью каскадных нейроподобных сетей / С.В. Ковалевский, В.Б. Гитис // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 589-593. — Бібліогр.: 3 назв. — рос.

В статье предлагается применение нейронных сетей с каскадной архитектурой для аппроксимации функций,
 описывающих поведение моделируемых объектов. Описаны принципы построения нейроподобных
 каскадных сетей. Показаны преимущества формирования структуры нейронной сети по каскадному
 принципу в зависимости от поведения исследуемого объекта. Приведены примеры успешного применения
 каскадных нейроподобных сетей для решения прикладных задач моделирования и прогнозирования. У статті пропонується застосування нейронних мереж з каскадною архітектурою для апроксимації
 функцій, що описують поведінку об’єктів, що моделюються. Описані принципи побудови нейроподібних
 каскадних мереж. Показані переваги формування структури нейронної мережі за каскадним принципом
 залежно від поведінки досліджуваного об’єкта. Наведені приклади успішного застосування каскадних
 нейроподібних мереж для вирішення прикладних задач моделювання й прогнозування. In the article the application of neural networks with cascade architecture for approximation of functions, describing
 the conduct of the designed objects is offered. Principles of construction of cascade neural networks are described.
 Advantages of forming of neural network structure on cascade principle depending on the conduct of the
 probed object are shown. The examples of successful application of cascade neural networks are resulted for
 the decision of the applied tasks of design and prognostication.