Выбор модели действительности для наблюдаемой системы с помощью нейросети
DOI:
https://doi.org/10.32626/2308-5916.2015-12.84-91Ключові слова:
модель действительности, идентификация, мера эквивалентности, теорема взаимности, нейронная сетьАнотація
Рассматривается проблема выбора и идентификации модели реальной системы по результатам наблюдений. Процедура идентификации выполняется с использованием настроенной нейронной сети. Выбор модели осуществляется с использованием меры эквивалентности предлагаемой модели моделям, соответствующим обучающим выборкам. При выборе меры эквивалентности используется теорема взаимности. Формулируются условия разрешимости задачи идентификации параметров
Посилання
Ободан Н. И. Ідентифікація навантажень за допомогою динамічної нейронної мережі / Н. И. Ободан, Н. А. Гук // Машинознавство. — 2013. — № 4. — С. 38–45.
Тихонов А. Н. Методы решения некорректных задач / А. Н. Тихонов, В. Я. Арсенин. — М. : Наука, 1979. — 386 с.
Терехов В. А. Искусственные нейронные сети и их применение в системах автоматического управления / В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюнин. — СПб. : С.-Петерб. гос. электротехн. ун-т, 1997. — 63 с.
Лурье А. И. Теория упругости / А. И. Лурье. — М. : Наука, 1970. — 939 с.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
