Please use this identifier to cite or link to this item:
Title: Особенности построения нейросетевых моделей технологических процессов
Authors: Бессонов, А. А.
Руденко, О. Г.
Руденко, C. О.
Keywords: теория управления
оптимизация технологических процессов
адаптивные наблюдатели
искусственные нейронные сети
Issue Date: 2010
Publisher: ХНУРЭ
Citation: Бессонов, 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.
Abstract: The 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.
Appears in Collections:3 Международная научная конференция "Функциональная компонентная база микро-,опто- и наноэлектроники. Харьков-Кацивели 2010

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2(188-190).doc34.5 kBMicrosoft WordView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.