Чапланов О. П. Нейродинамічні прогнозуючі моделі в системах керування

Розглянуто задачу розробки методів моделювання нелінійних динамічних стохастичних об’єктів за допомогою нейромережевих технологій та хаосдинаміки. Показано, що в якості моделі об’єкта керування доцільно використовувати нейроемулятори, що здатні відновлювати хаотичні та стохастичні характеристики та навчатися у реальному часі. Вперше запропоновано нейромережеві методи і архітектури для відновлення показника Херста в реальному часі. Вперше запропоновано архітектуру і метод навчання нейромережевої моделі на основі резонансних фільтрів в реальному часі. Модифіковано радіально-базисні нейромережі і методи їхнього навчання, що відзначаються високою швидкодією та низькою обчислювальною складністю. Проведено імітаційне моделювання розроблених нейромережевих архітектур та методів навчання. Розв’язано актуальні практичні задачі динамічної реконструкції хаосу й обчислення характеристичного показника Херста з використанням розроблених методів та моделей.