Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/11366
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Стрілець, ВІКТОРІЯ | - |
dc.contributor.author | Угрюмов, МИХАЙЛО | - |
dc.contributor.author | Бакуменко, НІНА | - |
dc.contributor.author | Меняйлов, ЄВГЕН | - |
dc.contributor.author | Гончарова, ТАМАРА | - |
dc.date.accessioned | 2020-10-05T08:04:19Z | - |
dc.date.available | 2020-10-05T08:04:19Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/11366 | - |
dc.description.abstract | However, we have mathematical problems which hamper a wide application of these models for solving practical tasks. The first problem is that neural model formation problems are treated as ill-conditioned. However, these problems can be considered as conditionally correct of structural parameter optimization, when model structure is known, but its parameters are not known. In this case, to find learning parameters (ANN), the machine learning methods relying on the use of decision synthesis regulating algorithms, including deep learning methods, are widely used. | ru_RU |
dc.language.iso | en | ru_RU |
dc.publisher | National Aerospace University, Kharkiv, Ukraine | ru_RU |
dc.subject | artificial neural network | ru_RU |
dc.subject | regularizing method | ru_RU |
dc.subject | robust evaluation | ru_RU |
dc.title | Synthesis method of robust neural network models of systems and processes | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
Розташовується у зібраннях: | Кафедра управління та організації діяльності у сфері цивільного захисту |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Synthesis method of robust neural network models.doc | 417 kB | Microsoft Word | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.