Ebook: Гибридные нейросетевые методы моделирования сложных объектов

Смоленск: СФРУК, 2011. – 132 с.: ил.В монографии рассматривается аппарат обобщенно-регрессионных нейронных сетей с полиномиальной коррекцией и его применение для моделирования объектов из различных предметных областей.
Для специалистов в области информатики и математического моделирования.СОДЕРЖАНИЕВВЕДЕНИЕ
1 СОСТОЯНИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ МЕТОДОВ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ6
Задачи функциональной идентификации
Классические методы идентификации
Непараметрические методы идентификации
Нейросетевые методы идентификации
Конкретизация задач исследования
Выводы по главе
2 МОДЕЛИ СТАТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ОБОБЩЕННО-РЕГРЕССИОННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ КОРРЕКЦИЕЙ
Обобщенно-регрессионная нейронная сеть с полиномиальной коррекцией
Численное исследование обобщенно-регрессионных нейронных сетей с полиномиальной коррекцией
Аналитическое исследование свойств обобщенно-регрессионных нейронных сеть с полиномиальной коррекцией
Статистическая оценка ошибки моделирования с помощью обобщенно-регрессионных нейронных сеть с полиномиальной коррекцией
Планирование эксперимента для обучения обобщенно-регрессионных нейронных сетей с полиномиальной коррекцией
Выводы по главе
3 МОДЕЛИ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ОБОБЩЕННО-РЕГРЕССИОННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ КОРРЕКЦИЕЙ
Обобщенная нейросетевая модель динамического объекта
Модели на основе аппроксимации разностного уравнения
Подход к построению модели на основе аппроксимации разностного уравнения
Примеры применения алгоритма на основе аппроксимации разностного уравнения
Модели на основе аппроксимации весовой функции
Подход к построению модели на основе аппроксимации весовой функции
Численное исследование алгоритма идентификации на основе аппроксимации весовой функции
Выводы по главе
4 ПРИМЕНЕНИЕ ОБОБЩЕННО-РЕГРЕССИОННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ КОРРЕКЦИЕЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ОБОГАЩЕНИЯ УГЛЯ МЕТОДОМ ГИДРАВЛИЧЕСКОЙ ОТСАДКИ
Технологический процесс обогащения угля методом гидравлической отсадки
Моделирование процесса гидравлической отсадки
Существующие модели гидравлической отсадки
Модель отсадки на основе обобщенно-регрессионных нейронных сетей с полиномиальной коррекцией
Системы автоматического управления отсадочной машиной
Существующие системы автоматического управления гидравлической отсадкой
Система адаптивного нейросетевого управления отсадочной машиной на основе GRNN PC
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ