Особливості ідентифікації динамічних об’єктів за допомогою рекурентних нейронних мереж

Abstract

Розглянуто особливості ідентифікації динамічних об’єктів за допомогою рекурентних нейронних мереж, архітектура яких відповідає поданню моделі об’єкта в просторі станів і нейронних мереж, які виконано на основі моделі нелінійної авторегресії з одним входом і одним виходом. In the articles considered of feature authentication dynamic objects by recurrent neuron networks, architecture of which answers presentation of model of object in space of problems and neuron networks which are executed on the basis of model of nonlinear autoregression with one entrance and one output.