[ Switch to English ]

Алгоритм выбора структурных параметров искусственной нейронной сети и объема обучающей выборки при аппроксимации поведения динамического объекта

В статье сформулирован обобщенный подход к выбору значений структурных параметров искусственной нейронной сети (ИНС) и объема обучающий выборки, основанный на принципе минимизации количества элементов структуры ИНС и объема обучающей выборки при ограничении на значение показателя качества работы нейросетевой модели динамики объекта. Реализован алгоритм выбора структурных параметров ИНС и построения нейросетевой модели.
Проведена серия вычислительных экспериментов, демонстрирующая применимость алгоритма для построения моделей динамических объектов, в основе которых лежит нелинейная автокорреляционная нейронная сеть.

Ключевые слова: модель динамического объекта, обучающая выборка, искусственная нейронная сеть, топология, обучение, оптимизация структуры искусственной нейронной сети
Цитата: Шумихин А.Г., Бояршинова А.С. Алгоритм выбора структурных параметров искусственной нейронной сети и объема обучающей выборки при аппроксимации поведения динамического объекта // Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 2, с. 243-251
Citation in English: Shumixin A.G., Boyarshinova A.S. Algorithm of artificial neural network architecture and training set size configuration within approximation of dynamic object behavior // Computer Research and Modeling, 2015, vol. 7, no. 2, pp. 243-251
DOI: 10.20537/2076-7633-2015-7-2-243-251
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.
Информация о цитировании статьи по данным Crossref:
  • Aleksandr Georgievich Shumixin, Anna Sergeevna Aleksandrova. Identification of a controlled object using frequency responses obtained from a dynamic neural network model of a control system. // Computer Research and Modeling. 2017. — V. 9, no. 5. — P. 729. DOI: 10.20537/2076-7633-2017-9-5-729-740
Сведения о цитировании могут быть существенно неполными, так как они базируется только на информации, полученной от партнёров программы Crossref cited-by.
Просмотров за год: 2. Цитирований: 8 (РИНЦ).

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus