350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №11 за 2013 г.
Статья в номере:
Решение задачи идентификации нелинейного дискретного динамического объекта с использованием многослойной нейронной сети
Ключевые слова: нелинейный дискретный динамический объект идентификация многослойная нейронная сеть обучение нейронной сети ошибка прогнозирования
Авторы:
Р. А. Файзрахманов - д.экон.н., профессор, зав. кафедрой «Информационные технологии и автоматизированные системы», Пермский национальный исследовательский политехнический университет И. Н. Липатов - к.т.н., доцент, кафедра «Информационные технологии и автоматизированные системы», Пермский национальный исследовательский политехнический университет Е. В. Долгова - д.экон.н., профессор, кафедра «Информационные технологии и автоматизированные системы», Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Аннотация:
Рассмотрено решение задачи идентификации нелинейного дискретного динамического объекта с использованием многослойной нейронной сети (МНС). Дано описание модели дискретного объекта в виде разностного уравнения. Описана схема МНС. Для построения, обучения и моделирования МНС выбраны функции newff, train, sim из пакета прикладных программ Neural Network Toolbox, который входит в состав программного обеспечения MatLab 7. Приведены результаты моделирования МНС, использующейся для идентификации нелинейного дискретного объекта.
Страницы: 89-95
Список источников

  1. Гроп Д. Методы идентификации систем / пер. с англ. М.: Мир. 1979.
  2. Дейч А.М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия. 1974.
  3. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир. 1975.
  4. Файзрахманов Р.А., Липатов И.Н. Цифровое моделирование случайного процесса с использованием формирующего фильтра // Вестник ИжГТУ. 2011. № 1. С. 135-138.
  5. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользовател / пер с англ. / под ред. Я.З. Цыпкина. М.: Наука. 1991.
  6. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник / под ред. Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2002.
  7. Дьяконов В., Круглов В. MatLab. Анализ, идентификация и моделирование систем. Спец. сп. СПб.: Питер. 2002.
  8. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер. 2006.
  9. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MatLab 6 / под ред. В.Г. Потемкина. М.: Диалог-МИФИ. 2002.
  10. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Физматгиз. 2001.