За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
Особенности построения нейросетевых моделей технологических процессов

dc.contributor.authorБессонов, А. А.
dc.contributor.authorРуденко, О. Г.
dc.contributor.authorРуденко, C. О.
dc.date.accessioned2016-07-08T08:49:52Z
dc.date.available2016-07-08T08:49:52Z
dc.date.issued2010
dc.description.abstractThe given work describes some features of developing neural network models of technological processes. NARX and NARMAX neural network models are considered as an alternative to classical identification techniques. We describe a training procedure based on the theory of robust regression for dealing with outliers in the framework of function approximation, system identification and control. The procedure combines the numerical robustness of a particular class of non-quadratic estimators known as M-estimators in Statistics and dead-zone.uk_UA
dc.identifier.citationБессонов, А .А. Особенности построения нейросетевых моделей технологических процессов / А. А. Бессонов, О. Г. Руденко, C. О. Руденко // Функциональная компонентная база микро-, опто- и наноэлектроники : сб. науч. тр. ІІІ Междунар. науч. конф., 28 сент. – 2 окт. 2010 г. – Х. ; Кацивели : ХНУРЭ, 2010. – С. 188-190.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/1386
dc.language.isoruuk_UA
dc.publisherХНУРЭuk_UA
dc.subjectтеория управленияuk_UA
dc.subjectоптимизация технологических процессовuk_UA
dc.subjectадаптивные наблюдателиuk_UA
dc.subjectискусственные нейронные сетиuk_UA
dc.titleОсобенности построения нейросетевых моделей технологических процессовuk_UA
dc.typeConference proceedingsuk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
2(188-190).doc
Розмір:
34.5 KB
Формат:
Microsoft Word
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: