Ткачова Т. С. Синтез нейромережевих методів ідентифікації складних динамічних об'єктів

Робота присвячена дослідженню нейромережевих методів побудови традиційних моделей нелінійних динамічних об'єктів на основі статичних штучних нейронних мереж (ШНМ) за умов апріорної та поточної невизначеності відносно структури та параметрів досліджуваних об'єктів. Розглянуто методи опису нелінійних об'єктів, та проаналізовано існуючі ШНМ, що використовуються для розв'язання задачі ідентифікації. Синтезовано нейромережеву модель Гаммерштейна за допомогою радіально-базисної та узагальнено-регресійної мереж. Результати узагальнено на два класи моделей (адитивних та мультиплікативних), що дозволяє отримувати математичні моделі багатовимірних нелінійних об'єктів. Побудовано нейромережеві адаптивні спостерігачі нелінійних динамічних об'єктів та розроблено процедури їх навчання. Ефективність створених методів та архітектур нейромережевих моделей підтверджена результатами імітаційного моделювання та застосування для практичних задач. Достовірність результатів підтверджується впровадженнями.