Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Обучение сети заключается в нахождении неизвестных значений коэф­ фициентов сети w] kJ и w2 l i. Для обучения необходим предварительный набор обучающих выборок {xl ,...,xK;d 0,...,dN}, где х; - значения аппроксимируемой функции в узловых точках, а с/, = /3;. Эти выборки можно легко получить обрат­ ным способом: по сгенерированным рядам (1) находятся значения функции в узловых точк...

Название :	Аппроксимация таблично заданных функций с использованием нейросетевых моделей
Авторы/Редакторы :	Лезина И. В. Прохоров С. А.
Дата публикации :	2005
Библиографическое описание :	Лезина, И. В. Аппроксимация таблично заданных функций с использованием нейросетевых моделей / И. В. Лезина ; науч. руководитель С. А. Прохоров // VIII Королевские чтения: Всерос. молодежн. науч. конф. с междунар. участием, 4-6 окт. 2005 г. : сб. тр. / М-во образования и науки Рос. Федерации; Федер. агентство по образованию; Адм. Самар. обл.; Самар. науч. центр Рос. акад. наук; Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. С. П. Королева; Гос. науч.-произв. ракет.- косм. центр "ЦСКБ - Прогресс"; ред. И. В. Белоконов. - Самаpа : СГАУ, 2005. - С. 317.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\458908
Ключевые слова:	аппроксимация функций таблично заданные функции численные методы нейросетевые модели
Располагается в коллекциях:	Королевские чтения

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