Нейросетевое моделирование динамики судна в ледовых условиях

В статье обсуждаются вопросы использования нейросетевых моделей при контроле динамики судна в ледовых условиях. Контроль и прогноз развития ситуации реализуется на основе данных динамических измерений в рамках принципа конкуренции. Моделирование осуществлено с использованием методов классической...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2009
Автори: Жук, Ю.C., Нечаев, Ю.И.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8127
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Нейросетевое моделирование динамики судна в ледовых условиях / Ю.C. Жук, Ю.И. Нечаев // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 384-391. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:В статье обсуждаются вопросы использования нейросетевых моделей при контроле динамики судна в ледовых условиях. Контроль и прогноз развития ситуации реализуется на основе данных динамических измерений в рамках принципа конкуренции. Моделирование осуществлено с использованием методов классической математики и теории искусственных нейронных сетей. У статті обговорюються питання використання нейромережних моделей при контролі динаміки судна у льодових умовах. Контроль і прогноз розвитку ситуації реалізується на основі даних динамічних вимірювань у рамках принципу конкуренції. Моделювання здійснено з використанням методів класичної математики та теорії штучних нейронних мереж. The questions of use of neural networks models are discussed at the control of ship dynamics in ice conditions. The control and forecast of development of a situation is realized on the basis of the data dynamic measurements within the framework of a competition principle. The modeling is carried out with use of methods of classical mathematics and theory of artificial neural networks.
ISSN:1561-5359