Об одном подходе к выбору эффективного метода смешанного оценивания параметров моделей квазистационарных процессов с применением аппарата нейронных сетей

Abstract

Рассмотрена задача применения нейросетевой парадигмы к выбору метода смещенного оценивания параметров модели процесса. Приведены фрагменты нейронных сетей: вероятностной нейронной сети и сети Кохонена, которые в результате настройки параметров и обучения подучили наименьшую контрольную ошибку. Также представлены входные и выходные характеристики обучающих выборок и проанализированы полученные результаты классификации.