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.
