Структура динамической нейронной сети для оценки порядка линейной модели

Представлена структура динамической последовательно-параллельной нейронной сети, предназначенная для оценивания параметров линейной АРСС модели системы по результатам наблюдения процессов на входе и выходе системы во временной области. Отличительной особенностью предложенной структуры сети является то, что в ней осуществляется одновременное оценивание линейных моделей различных порядков, а выбор модели, используемой для представления системы, осуществляется после ее адаптации. Выбор порядка модели осуществляется с использованием двух критериев: минимум относительной среднеквадратической ошибки и информационный критерий MDL. Проведено численное моделирование процедуры идентификации системы с известной системной функцией, на вход которой подается гауссовский случайный процесс.