Сліпченко О. М. Нейронні мережі зі змінною кількістю вузлів у задачах обробки інформації

Дисертацію присвячено розробці інтелектуальних методів прогнозування та ідентифікації нестаціонарних послідовнос-тей за умов апріорної та поточної невизначеності в реальному часі за допомогою штучних нейронних мереж зі змінною кількістю вузлів. Розглянуто існуючі моделі нейронних ме-реж для вирішення задач прогнозування та ідентифікації, сформульовано їх недоліки. Модифіковано архітектуру гіб-ридної нейронної мережі для вирішення задач прогнозування та ідентифікації. Запропоновано модифікацію методу най-менших квадратів з трикутною ваговою функцією для нав-чання нейронних мереж. Уперше розроблено метод модифі-кації структури нейронної мережі, який не вимагає перенавчання після додавання або вилучення вузла, що є важливим при обробці інформації у реальному часі. Запропо-новано новий оптимальний за швидкодією метод навчання ансамблю нейропредикторів. Також запропоновано метод модифікації структури ансамблю, що дозволяє додати або вилучити нейропредиктор без необхідності перенавчання синаптичних ваг вихідного шару метамережі. Розроблено пакет програм для моделювання роботи розроблених спеціалізованих гібридних нейромережевих моделей, ан-самблів нейромоделей та методів їх навчання.