Ламонова Н. С. Виявлення змiнення властивостей стохастичних послiдовностей за допомогою штучних нейронних мереж

Дисертацiю присвячено розробцi методiв виявлення змiни властивостей стохастичних послiдовностей в задачах ранньої дiагностики нелiнiйних стохастичних об'єктiв у реальному часi з використанням штучних нейронних мереж (ШНМ). Розглянуто iснуючi статичнi i узагальненi динамiчнi моделi штучних нейронiв й описано загальнi принципи побудови багатошарових ШНМ. Удосконалено методи виявлення розладнань, якi, використовуючи кла-сичнi статистичнi тести, дозволяють враховувати особливостi контролю змiнних об'єкта керування. Розроблено рекурентнi алгоритми оцiнювання, якi мають кiнцеву пам'ять у виглядi ковзного вiкна та експоненцiйного зва-жування iнформацiї та дозволяють вирiшувати задачу виявлення змiни властивостей об'єктiв у реальному часi. З метою покращання властивостей алгоритмiв запропоновано правила корекцiї глибини їх пам'ятi та розроблено модифiкацiї алгоритмiв, якi мають робастнi властивостi. Показано, що використання багатошарового персептрона в задачах ранньої дiагностики є проблематичним. Вперше розр облено багатошаровi структури спецiалiзованих ШНМ з лiнiйним i нелiнiйним навчанням та радiально-базисна мережа. Розроблено пакет програм для моделювання роботи розроблених спецiалiзованих ШНМ.