Гибридные методы машинного обучения в системах управления динамическими объектами

Гришко, А. А.; Удовенко, С. Г.; Чалая, Л. Э.

Публікація:
Гибридные методы машинного обучения в системах управления динамическими объектами

dc.contributor.author	Гришко, А. А.
dc.contributor.author	Удовенко, С. Г.
dc.contributor.author	Чалая, Л. Э.
dc.date.accessioned	2016-10-06T12:33:24Z
dc.date.available	2016-10-06T12:33:24Z
dc.date.issued	2012
dc.description.abstract	В работе проведен анализ проблемы машинного обучения применительно к цифровым системам управления динамическими объектами. Предложен и протестирован модифицированный метод формирования стратегий управления, основанный на использовании Q-обучения с подкреплением. Новый подход позволяет пользователю системы управления непрерывно получать, анализировать и использовать сигналы подкрепления для выработки управляющих воздействий с применением нейросетевой модели.	uk_UA
dc.identifier.citation	Гришко, А. А. Гибридные методы машинного обучения в системах управления динамическими объектами [Текст] / А.А. Гришко, С.Г. Удовенко, Л. Э. Чалая // Бионика интеллекта. – 2012. – № 1 (78). – С. 78 – 84.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/3258
dc.language.iso	ru	uk_UA
dc.publisher	ХНУРЭ	uk_UA
dc.subject	Система управления	uk_UA
dc.subject	Машинное обучение	uk_UA
dc.subject	нейронная сеть	uk_UA
dc.subject	Q-функция	uk_UA
dc.title	Гибридные методы машинного обучения в системах управления динамическими объектами	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dspace.entity.type	Publication