350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №12 за 2010 г.
Статья в номере:
Динамическое формирование структуры радиально-базисной нейронной сети
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть радиально-базисная нейронная сеть алгоритм обучения идентификация
Авторы:
В. Н. Вичугов - к. т. н., доцент кафедры автоматики и компьютерных систем Института кибернетики ТПУ, г. Томск. E-mail: vlad@aics.ru М. С. Суходоев - к. т. н., доцент кафедры автоматики и компьютерных систем Института кибернетики ТПУ, г. Томск. E-mail: smike@aics.ru Г. П. Цапко - д. т. н., профессор, зав. кафедрой автоматики и компьютерных систем Института кибернетики ТПУ, г. Томск. E-mail: tsapko@aics.ru
Аннотация:
Приведена структура радиально-базисной нейронной сети. Определены недостатки классического градиентного алгоритма обучения нейронной сети в задачах идентификации объектов управления. Предложен модифицированный градиентный алгоритм обучения, позволяющий устранить недостатки классического алгоритма. Показан пример применения модифицированного алгоритма в задаче аппроксимации двумерной функции.
Страницы: 7-11
Список источников
  1. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд. / Под ред. Н. Н. Куссуль. М.: Издат. дом «Вильямс». 2006.
  2. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: Пер. с польск. М.: Финансыистатистика. 2002.
  3. Jianyu, L., Luo Siwei, Qi Yingjiana, Huang Yapinga, Numerical solution of elliptic partial differential equation using radial basis function neural networks // Neural Networks. 2003. № 5/6. P. 729-734.