Поиск по всему репозиторию:

Показать краткое описание

dc.contributor.authorСавицкий, Юрий Викторович
dc.contributor.authorГоловко, Владимир Адамович
dc.coverage.spatialБрест
dc.date.accessioned2021-03-26T12:54:59Z
dc.date.available2021-03-26T12:54:59Z
dc.date.issued2004
dc.identifier.citationСавицкий, Ю. В. Нейросетевая модель анализа хаотических сигналов на базе функции активации с настраиваемыми параметрами / Ю. В. Савицкий, В. А. Головко // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2004. – № 5. – С. 32–35.
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/12658
dc.description.abstractВ работе рассматривается подход к организации и обучению нейронной сети, построенной на основе нелинейной функции активации с настраиваемыми параметрами. Применение метода позволяет увеличить адаптивные свойства нейросетевых моделей, снизить ограничения, связанные с жесткостью архитектуры традиционных многослойных нейронных сетей. В разделах 1 и 2 описана архитектура, особенности функции активации, алгоритм функционирования нейронной сети и математические основы предлагаемого метода. В разделе 3 представлен модифицированный алгоритм обратного распространения ошибки, применяемый для обучения нейронной сети рассматриваемой архитектуры. Раздел 4 описывает экспериментальные результаты применения нейросетевых моделей в задачах анализа и прогнозирования хаотических процессов Энона и Лоренца.
dc.language.isoru
dc.publisherБрГТУ
dc.titleНейросетевая модель анализа хаотических сигналов на базе функции активации с настраиваемыми параметрами
dc.typeСтатья (Article)
dc.identifier.udc681.324


Файлы в этом документе

Thumbnail

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать краткое описание