Гибридные адаптивные нейро-фаззи и вэйвлет-нейро-фаззи системы вычислительного интеллекта в задачах обработки сигналов при наличии помех

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorВинокурова, Е. А.
dc.contributor.authorВинокурова, О. А.
dc.contributor.authorVynokurova, O. A.
dc.date.accessioned2014-04-03T12:16:10Z
dc.date.available2014-04-03T12:16:10Z
dc.date.issued2009
dc.description.abstractenThe robust adaptive neuro-fuzzy and wavelet-neuro-fuzzy system architectures with linearly consequent and based on W-neurons are considered. The learning algorithms based in robust logistic criterion are proposed. These algorithms have the improving approximating ability in the non-stationary signal processing with outliers with unknown distribution law. The experimental results being compared with the known architectures using different learning algorithms have confirmed the efficiency and suitability of the proposed approach.uk
dc.description.abstractruВ статье рассмотрены архитектуры робастных адаптивных нейро-фаззи и вэйвлет-нейро-фаззи систем с линейным консеквентном и на W-нейронах. Предложены алгоритмы обучения на основе робастного логистического критерия, обладающие улучшенными аппроксимирующими способностями в задачах обработки нестационарных сигналов при высоком уровне помех с выбросами неизвестного распределения. Проведено экспериментальное моделирование на различных нестационарных процессах, результаты, которых подтверждают актуальность развиваемого подхода.uk
dc.description.abstractukУ статті розглянуто архітектури робастних адаптивних нейро-фаззі- і вейвлет-нейро-фаззі систем с лінійним консеквентном та на W-нейронах. Запропоновано алгоритми навчання на базі робастного логістичного критерію, що має покращені апроксимуючі властивості в задачах обробки нестаціонарних процесів при високому рівні завад з викидами невідомого розподілення. Проведено експериментальне моделювання на різних нестаціонарних процесах, результати, яких підтверджують актуальність підходу, що розвивається.uk
dc.format.pagerangeС. 113-120uk
dc.identifier.citationВинокурова Е. А. Гибридные адаптивные нейро-фаззи и вэйвлет-нейро-фаззи системы вычислительного интеллекта в задачах обработки сигналов при наличии помех / Е. А. Винокурова // Адаптивнi системи автоматичного управлiння : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2009. – № 15(35). – С. 113–120. – Бібліогр.: 15 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/7146
dc.language.isoruuk
dc.publisherСистемні технологіїuk
dc.publisher.placeДніпропетровськuk
dc.sourceАдаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірникuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectвэйвлет-нейро-фаззи системыuk
dc.subjectробастный логистический критерийuk
dc.subject.udc519.7:007.52uk
dc.titleГибридные адаптивные нейро-фаззи и вэйвлет-нейро-фаззи системы вычислительного интеллекта в задачах обработки сигналов при наличии помехuk
dc.title.alternativeГібридні адаптивні нейро-фаззі та вейвлет-нейро-фаззі системи обчислювального інтелекту в задачах обробки сигналів за умов високого рівня завадuk
dc.title.alternativeHybrid adaptive neuro-fuzzy and wavelet-neuro-fizzy inferences systems of computational intelligence in signal processing tasks under high level noiseuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
19_113.pdf
Розмір:
177.9 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Адаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірник, № 15(35)