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.pdf | 4.02 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.