Отрывок: То есть се­ мейство функций может быть представлено в виде %(*)=**• (3.22) В таком случае аппроксимирующее выражение примет вид степенной функ­ ции. В любом случае, независимо от вида базисных функций, сеть не ис­ пользуется как промежуточный шаг для нахождения параметров аппрокси­ 54 мации, она сама является аппроксиматором. И значение на выходе сети явля­ ется значением аппроксимирующей функции в точке х , поданной на вход се­ ти. Обучается такая RBF-сетъ на основе градиентн...
Название : Аппроксимативный анализ законов распределения ортогональными полиномами и нейросетевыми моделями
Авторы/Редакторы : Лезина И. В.
Самарский государственный аэрокосмический университет им. С. П. Королева
Дата публикации : 2007
Библиографическое описание : Лезина, И. В. Аппроксимативный анализ законов распределения ортогональными полиномами и нейросетевыми моделями [Электронный ресурс] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.18 : защищена 28.12.2007 / Лезина Ирина Викторовна ; Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. С. П. Королева (СГАУ). - Самара, 2007. - on-line
Аннотация : ДСП
Используемые программы: Adobe Acrobat
Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)
Другие идентификаторы : RU/НТБ СГАУ/WALL/Дис/Л 414-840944
Ключевые слова: аппроксимативный анализ
ортогональные полиномы
нейронные сети
нейросетевые модели
Располагается в коллекциях: Диссертации (Закрыто)

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Лезина И.В. Аппроксимативный анализ.pdf4.02 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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