Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0405U002968, Кандидатська дисертація На здобуття к.т.н. Дата захисту 22-06-2005 Статус Запланована Назва роботи Прогнозування та емуляція нестаціонарних послідовностей за допомогою штучних вейвлет-нейронних мереж Здобувач Винокурова Олена Анатоліївна, Керівник Бодянський Євгеній Володимирович Опонент Любчик Леонід Михайловичович Опонент Соколов Олександр Юрійович Опис Дисертацію присвячено розробці інтелектуальних методів прогнозування та емуляції нестаціонарних послідовностей за умов апріорної та поточної невизначеності в реальному часі за допомогою штучних вейвлет-нейронних мереж. Модифіковано архітектуру гібридної вейвлет-нейронної мережі.. Запропоновано адаптивну модифікацію методу стохастичної апроксимації та методу одночасної дії за нестаціонарних умов навчання. Уперше запропоновано генератори аналітичних парних і непарних вейвлетів, які дозволяють одержувати різні види вейвлетів і можли-вість настроювання їх параметрів при навчанні нейронних ме-реж. Розроблено архітектуру вейвлет-нейрона для рішення задачі прогнозування. Запропоновано новий оптимальний за швидкодією метод навчання вейвлет-нейрона на основі градієнтних методів зі згладжуванням. Уперше запропоновано метод навчання на точках повороту вейвлет-нейрона на основі оптимізації гібридного критерію якості. Запропоновано метод навчання на основі алгоритмів еволюційного планування, що має захист від "застрягання" у локальних мінімумах за рахунок введення випадкового блукання в сполученні із самонавчанням. Розроблено пакет програм для моделювання роботи розроблених спеціалізованих гібридних вейвлет-нейромережевих моделей та їх методів навчання. Дата реєстрації 2005-06-22 Додано в НРАТ 2020-04-04 Закрити