Адаптивний w-нейрон та його навчання в задачах прогнозування і виявлення розладнань

Abstract

Розглянуто структуру адаптивного W-нейрона та його метод навчання. Запропонований алгоритм навчання має підвищену швидкість збіжності та забезпечує покращені апроксимуючі властивості за рахунок настроювання усіх параметрів вейвлет- функцій. Введена підсистема виявлення розладнань для W-нейрона, що дає змогу розв’язувати задачі діагностування в on-line режимі стохастичних процесів. Adaptive W-neuron and its learning algorithm are considered. Proposed learning algorithm has increased convergence rate and provides improved approximative properties because of the all wavelet parameters tuning. The fault detection subsystem for W-neuron that allows to solve a stochastic process diagnosing problems in on-line mode. Key words: W-neuron, learning algorithm, prediction, fault detection.