Identification of telemetering parameters with use of neural networks
- 1 д. т. н., профессор каф. Математического обеспечения и применения ЭВМ Санкт-Петербургского Электротехнического университета
- 2 аспирантка каф. Математического обеспечения и применения ЭВМ Санкт-Петербургского Электротехнического университета
- 3 к. т. н. с. н. с. ОАО «НИЦ СПб ЭТУ» (г. Санкт-Петербург)
- 4 магистр, ОАО «НИЦ СПб ЭТУ», г. Санкт-Петербург
Abstract
In article the approach to identification of telemetering parametres on a basis is considered is frequency-rangovogo distributions with application of neural networks. The telemetering signal is represented in the form of a vector of characteristics. For formation of a vector of characteristics the characteristics received as a result of approximation are used is frequency-rangovoj dependences. On the basis of the received vectors of characteristics the neural network is under construction. By means of a neural network identification of the new telemetering parametres presented in the form of a vector of characteristics is spent.
How to cite
Геппенер В.В., Горбачева И.В., Жукова Н.А., Соколов И.С. Идентификация телеметрических параметров с использованием нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 11. С. 39–44.
References
- Wentian, Li, Random Texts Exhibit Zipf-s-Law-Like Word Frequency Distribution // IEEE Transactions on Information Theory. Santa Fe Institute, 1660 Old Pecos Trail, Suite A, Santa Fe, NM 87501: 1992. В. 38. No. 6. P. 1842-1845.
- Linguistique statistique macroscopique: Théorie mathématique de la loi d'Estoup-Zipf (Basée sur les méthodes de la théorie de l-information et de la thermodynamique). Institut Henri Poincaré: Seminaire de calcul des probabilities. 1957. P. 1-80.
- Галушкин А. И. Теория нейронных сетей. М. ИПРЖР. 2000