Вычислительное устройство для распознавания режимов функционирования динамических объектов

dc.contributor.authorДмитриенко, Валерий Дмитриевичru
dc.contributor.authorТерёхина, В. М.ru
dc.contributor.authorЗаковоротный, Александр Юрьевичru
dc.date.accessioned2015-09-03T12:04:33Z
dc.date.available2015-09-03T12:04:33Z
dc.date.issued2004
dc.description.abstractРазработана новая модификация непрерывных нейронных сетей адаптивной резонансной теории АРТ-2, позволяет распознавать реальные динамические процессы в технических системах. нейронные сети, предлагаемых могут хранить информацию в весах связей каждого нейрона не об отдельных процессах, что характерно для известных сетей АРТ-2, а о целых классах динамических процессов, которые распознаются.ru
dc.description.abstractNew modification uninterrupted neuron net of adaptive resonance theory had developed. It identifies real dynamic process in the technical systems. ART-2 neuron net keeps in one's memory information about single process. New neuron net keep in weight connection information about big class identify dynamic process.en
dc.identifier.citationДмитриенко В. Д. Вычислительное устройство для распознавания режимов функционирования динамических объектов / В. Д. Дмитриенко, В. М. Терёхина, А. Ю. Заковоротный // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2004. – № 34. – С. 70-81.ru
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/16527
dc.language.isoru
dc.publisherНТУ "ХПИ"ru
dc.subjectсеть нейроннаяru
dc.subjectрезонансru
dc.subjectархитектураru
dc.subjectмоделирование математическоеru
dc.titleВычислительное устройство для распознавания режимов функционирования динамических объектовru
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
vestnik_HPI_2004_34_Dmitrienko_Vychislitelnoe.pdf
Розмір:
489.55 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
11.23 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: