Багатовимірна каскадна нейро-фаззі система з оптимізацією пулу нейронів

Вантажиться...
Ескіз

Дата

ORCID

DOI

Науковий ступінь

Рівень дисертації

Шифр та назва спеціальності

Рада захисту

Установа захисту

Науковий керівник/консультант

Члени комітету

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

НТУ "ХПІ"

Анотація

Запропоновано архітектуру та методи навчання багатовимірної гібридної каскадної нейронної мережі з оптимізацією пулу нейронів у кожному каскаді, що відрізняються від відомих каскадних систем обчислювального інтелекту можливістю опрацювання багатовимірних часових рядів в режимі online, що дає можливість обробляти нестаціонарні стохастичні та хаотичні сигнали нелінійних об'єктів з необхідною точністю
A new architecture and learning procedures of a multidimensional cascade neuro-fuzzy system with neuron pool optimization in each cascade were proposed. The proposed system differs from the well-known cascade systems in its capability to process multidimensional time series in an online mode, which makes it possible to process non-stationary stochastic and chaotic signals with the re¬quired accuracy

Опис

Бібліографічний опис

Бодянський Є. В. Багатовимірна каскадна нейро-фаззі система з оптимізацією пулу нейронів / Є. В. Бодянський, О. К. Тищенко, Д. С. Копаліані // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. Математичне моделювання в техніці та технологіях. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2014. – № 18 (1061). – С. 17-26.

Колекції

Підтвердження

Рецензія

Додано до

Згадується в