Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/31820
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorКолларов, О.Ю.-
dc.date.accessioned2020-05-26T06:59:59Z-
dc.date.available2020-05-26T06:59:59Z-
dc.date.issued2015-10-29-
dc.identifier.citationНауковi працi ДонНТУ. Серія «Електричні і компьютерні системи». Красноармійськ: ДонНТУ. Випуск № 20 (96), жовтень 2015. С. 111-115uk_UK
dc.identifier.urihttp://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/31820-
dc.descriptionЗапропонований підхід оптимізації коефіцієнтів тригонометричного багатовимірного ряду Фур’є через застосування алгоритму Левенберга-Маркгварда є ефективним в задачах ідентифікації багатовимірних нелінійних об’єктів, що підтверджується отриманим результатом, а саме зменшенням максимальної відносної похибки апроксимації на 20%.uk_UK
dc.description.abstractВ статті розглянуто застосування одного з найпоширеніших алгоритмів тренування штучних нейронних мереж прямого поширення, алгоритму Левенберга-Маркгварда, для оптимізації значень коефіцієнтів багатовимірних рядів Фур’є по тригонометричній системі парних функцій з метою підвищення точності тригонометричної ідентифікації багатовимірних нелінійних об’єктів систем керування.uk_UK
dc.language.isoukuk_UK
dc.publisherКрасноармійськ: ДонНТУ.uk_UK
dc.subjectШтучна нейронна мережа, тригонометричний ряд, коефіцієнти Фур’є, градієнтний метод, метод зворотного о поширення похибки, метод Левенберга-Маркгварда.uk_UK
dc.titleЗастосування алгоритму Левенберга - Маркгварда в задачах тригонометричної ідентифікації багатовимірних нелінійних об'єктівuk_UK
dc.typeArticleuk_UK
Розташовується у зібраннях:Наукові праці співробітників кафедри Електричної інженерії

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
(6).pdf1,68 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.