Нейросетевая аппроксимация траектории движения многомерного динамического объекта с регуляризацией на основе прогнозирующей модели
- 1 д.т.н., профессор, кафедра «Электроника и биомедицинские технологии», Уфимский государственный авиационный технический университет
- 2 аспирант, кафедра «Электроника и биомедицинские технологии», Уфимский государственный авиационный технический университет
- 3 ст. преподаватель, кафедра «Электроника и биомедицинские технологии», Уфимский государственный авиационный технический университет
Аннотация
Рассмотрена задача построения многомерной фазовой траектории динамического объекта на основе ограниченного множества зашумленных измерений. Предложен формализованный подход к применению принципа регуляризации на основе стабилизатора, построенного на базе прогнозирующей модели фазовой траектории объекта.
Для цитирования
Нугаев И.Ф., Искужин Р.В., Яшин Е.В. Нейросетевая аппроксимация траектории движения многомерного динамического объекта с регуляризацией на основе прогнозирующей модели // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 6. С. 21–25.
Список источников
- Tixonov A.N., Arsenin V.Ja. Metody' resheniya nekorrektny'x zadach. M.: Nauka. 1986.
- Haykin S. Neural Networks. A Comprehensive Foundation. N.-Y.: Prentice Hall. 1994.
- Vasil'ev V.I., Nugaev I.F. Nejrososetevoe sglazhivanie geofizicheskix danny'x na osnove algoritma mnogourovnevoj regulyarizaczii // Nejrokomp'yutery': razrabotka, primenenie. 2010. № 4. C. 69-78.
- Nugaev I.F. Prognoziruyushhee upravlenie traektoriej neftegazovoj skvazhiny' na osnove nejrosetevoj modeli dvizheniya burovogo instrumenta // Nejrokomp'yutery': razrabotka, primenenie. 2007. № 10. S. 10-15.