Search academic texts

Information × Registration Number 0517U000244, Doctoral dissertation Status д.т.н. Date 22-03-2017 popup.evolution o Title Evolving artificial feedforward neural networks: architecture, training, applications Author Bezsonov Oleksandr Oleksandrovych, popup.head Rudenko Oleg Grygoriyovych popup.opponent Бідюк Петро Іванович popup.opponent Гороховатський Володимир Олексійович popup.opponent Литвиненко Володимир Іванович Description У роботі проведено аналіз проблеми розвитку теоретичних основ інтелектуального аналізу даних та створення нових еволюційних штучних нейронних мереж (ЕШНМ) прямого розповсюдження задля підвищення ефективності обробки інформації в умовах апріорної та поточної невизначеності; розроблено новий метод робастної багатокритеріальної оптимізації (Парето-оптимізації) на основі робастних фітнес-функцій та інформаційних критеріїв оцінки складності моделі; запропоновано нові методи навчання ШНМ, що забезпечують необхідну точність навчання при наявності обмежених симетричних та асиметричних завад; розроблено нові процедури корекції параметрів функціоналів, що використовуються при навчанні, та оцінювання параметрів завади, що описується моделлю Тьюки-Хьюбера; розроблено нові закони адаптивного прогнозуючого нейро-управління нелінійними нестаціонарними динамічними об'єктами, що функціонують в умовах невизначеності. У середовищі NeurophStudio проведено імітаційне моделювання різних процедур навчання ЕШНМ; досліджено процес вирішення задач ідентифікації та прогнозуючого управління нелінійними динамічними об'єктами, розроблено програмні засоби, які реалізують запропоновані методи побудови еволюційних ШНМ прямого розповсюдження. Проведено експериментальні дослідження властивостей і характеристик розроблених методів, які підтвердили основні положення дисертації. Достовірність результатів підтверджується експериментальними дослідженнями та впровадженнями. Registration Date 2017-03-22 popup.nrat_date 2020-04-03 Close