Робастна нейромережева ідентифікація нелінійних об’єктів

Деркач, Є. О.

Публікація:
Робастна нейромережева ідентифікація нелінійних об’єктів

dc.contributor.author	Деркач, Є. О.
dc.date.accessioned	2024-02-26T19:06:23Z
dc.date.available	2024-02-26T19:06:23Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	Було проаналізовано архітектуру мережі, яка може значно підвищити якість ідентифікації, що є важливим для проектування системи керування. Як інструменти апроксимації використовувалися різні структури штучних нейронних мереж для аналізу ідентифікації нелінійних об’єктів. Поєднання традиційних алгоритмів управління з адаптацією та ідентифікацією стало можливим завдяки особливостям структур моделей на основі нейронної мережі. Крім того, було показано, що правильна архітектура мережі може значно вплинути на результати ідентифікації. Нелінійні системи визначаються за структурою ANARX, а модель класу NN-ANARX представлена як альтернативний варіант для спрощення обчислень зворотного зв’язку. Ця структура запропонована та застосована для ідентифікації нелінійних систем MIMO. Розроблено систему з використанням нейронної мережі за для моделювання нейромережевого керування електротяговим двигуном для обробки сигналу та виведення результатів.
dc.identifier.citation	Деркач Є. О. Робастна нейромережева ідентифікація нелінійних об’єктів : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / Є. О. Деркач ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 64 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/25751
dc.language.iso	uk
dc.subject	штучна нейронна мережа
dc.subject	імітаційна паралельна модель
dc.subject	нелінійний динамічний об’ект
dc.title	Робастна нейромережева ідентифікація нелінійних об’єктів
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication