Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/14172
Название: | Нелінійне моделювання об'єктів на основі динамічних нейронних мереж |
Другие названия: | Nonlinear modeling of objects based on dynamic neural networks |
Авторы: | Крикун, Валентин Андрійович Krykun, Valentyn Фомін, Олександр Олексійович Fomin, Oleksandr |
Дата публикации: | 2023 |
Издательство: | Одеса: ОП |
Библиографическое описание: | Крикун, В. A. Нелінійне моделювання об'єктів на основі динамічних нейронних мереж / В. A. Крикун, O. О. Фомін // Modern Information Technology 2023 = Сучасні інформ. технології 2023 : матеріали тринадцятої Міжнарод. наук. конф. студентів та молодих учених, м. Одеса, 18–19 трав. 2023 р. / Нац. ун-т «Одес. політехніка». – Одеса, 2023. – С. 153–155. |
Краткий осмотр (реферат): | Вирішується задача нелінійного моделювання об'єктів на основі динамічних
нейронних мереж. Розглянуто існуючі підходи до побудови динамічних нейронних мереж:
динамічний нейропросторовий мепінг,нейронні мережі з тимчасовими затримками та динамічні
нейронні мережі вінеровського типу. Визначені їх недоліки та переваги. The work is devoted to solving the problem of nonlinear modeling of objects based on dynamic neural networks.Existing approaches to the construction of dynamic neural networks considers: dynamic neuro- space mapping, neural networks with time delays and dynamic Wiener-type neural networks. The advantages of using each of approaches to building dynamic neural networks are determined. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/14172 |
Располагается в коллекциях: | «Сучасні інформаційні технології – 2023» = «Modern Information Technology – 2023» |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
MIT2023-Крикун.pdf | 369.7 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.