Репозиторий Самарского университета

Отрывок: При этом необязательно, чтобы вид функций для одной задачи совпадал. Помимо прочего, на плечи исследователя ложится задача по определению числа этих функций. Создано большое количество алгоритмов по увеличению и уменьшению изначально выбранного числа нейронов скрытого слоя в процессе обучения, но задача по определению их стартового количества должна решаться каждый раз в зависимости от вида анализируемого сигнала. Целью я...

Название :	Декомпозиция сигналов с использованием нейросетевых моделей
Авторы/Редакторы :	Лезин И . А. Прохоров С. А.
Дата публикации :	2005
Библиографическое описание :	Лезин, И . А. Декомпозиция сигналов с использованием нейросетевых моделей / И . А. Лезин ; науч. руководитель С. А. Прохоров // VIII Королевские чтения: Всерос. молодежн. науч. конф. с междунар. участием, 4-6 окт. 2005 г. : сб. тр. / М-во образования и науки Рос. Федерации; Федер. агентство по образованию; Адм. Самар. обл.; Самар. науч. центр Рос. акад. наук; Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. С. П. Королева; Гос. науч.-произв. ракет.- косм. центр "ЦСКБ - Прогресс"; ред. И. В. Белоконов. - Самаpа : СГАУ, 2005. - С. 316.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\458907
Ключевые слова:	декомпозиция сигналов нейросетевые технологии нейросетевые модели
Располагается в коллекциях:	Королевские чтения

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.