Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0513U000008, Докторська дисертація На здобуття д.т.н. Дата захисту 14-12-2012 Статус Запланована Назва роботи Гібридні еволюційні адаптивні вейвлет-нейро-фаззі-системи для динамічного аналізу даних Здобувач Винокурова Олена Анатоліївна, Керівник Бодянський Євгеній Володимирович Опонент Кондратенко Юрій Пантелійович Опонент Михальов Олександр Ілліч Опонент Степашко Володимир Семенович Опис Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної проблеми розробки методів динамічного інтелектуального аналізу для послідовної обробки нестаціонарних нелінійних сигналів на основі гібридних еволюційних адаптивних вейвлет-нейро-фаззі-систем, здатних функціонувати за умов дефіциту апріорної та поточної інформації щодо структури та параметрів, що мають можливість обробки часових рядів з короткою і довгою вибіркою з локальними особливостями, а також забруднених викидами з невідомим розподілом, і характеризуються підвищеною швидкістю навчання. Вперше запропоновано низку вейвлет-нейронних мереж, гібридних адаптивних вейвлет-нейро-фаззі-систем, гібридних вейвлет-нейро-фаззі-систем типу-2, законів інтелектуального адаптивного керування на основі запропонованих вейвлет-нейро-фаззі-моделей, а також гібридні еволюційні багаторядні та каскадні МГУА-вейвлет-нейронні мережі для розв'язання задач динамічного інтелектуального аналізу даних. Для розроблених архітектур гібридних еволюційних адаптивних вейвлет-нейро-фаззі-систем запропоновано низку методів навчання, на основі квазі-н'ютонівських та робастних процедур, які характеризуються підвищеною швидкодією, слідкуючими та фільтруючими властивостями. Дата реєстрації 2012-12-14 Додано в НРАТ 2020-04-04 Закрити