• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Староверов, Б. А. Нейросетевые последовательные методы параметрической идентификации динамических процессов / Б. А. Староверов, В. В. Олоничев, С. Д. Тарасов. - Текст : непосредственный // Нейроинформатика - 2022 : XXIV Международная научно-техническая конференция, 17-21 октября 2022 г., г. Долгопрудный, Московская область : сборник научных трудов / Российская нейросетевая ассоциация [и др.]. - Москва : МФТИ, 2022. - С. 203-212. - Библиогр.: с. 211-212 (17 назв.). - ISBN 978-5-7417-0823-1.

    ГРНТИ УДК
    28.17.1962-047.58
    28.23.37004.032.26-049.8

    Рубрики:
    Моделирование математическое
    Нейронные сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): временные ряды -- аппроксимирующая функция -- нелинейный динамический объект -- нейронные сети -- нейросеть -- резервуарные вычисления -- последовательные схемы идентификации -- параллельные схемы идентификации
    Аннотация: Рассматриваются варианты идентификации параметров функций, аппроксимирующих временные ряды, а также нелинейных динамических объектов посредством нейронных сетей. На основе методики глубокого обучения с использованием библиотеки TensorFlow предложен квазирезевуарный последовательный метод идентификации параметров аппроксимирующих функций и схема его реализации с помощью двух нейронных сетей - имитационной и идентификационной. Также рассмотрена последовательно-параллельная идентификация нелинейных динамических объектов. Представлены результаты исследования. Обоснована возможность применения данных методов и представлены практические результаты исследования. Установлено, что рассматриваемые методы обладают большей эффективностью по сравнению с методом прямой параметрической идентификации с помощью нейронных сетей.
    Доп. точки доступа:
    Олоничев, В.В.
    Тарасов, С.Д.
    Российская нейросетевая ассоциация
    Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

    Экз-ры полностью a0967097f3aa02bbb248f86d329ad651
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -466501-908536)

    Шифр в сводном ЭК: 957b260490989301fa35362a2010d559




    Заказ фрагмента документа ₽