Отрывок: При этом необязательно, чтобы вид функций для одной задачи совпадал. Помимо прочего, на плечи исследователя ложится задача по определению числа этих функций. Создано большое количество алгоритмов по увеличению и уменьшению изначально выбранного числа нейронов скрытого слоя в процессе обучения, но задача по определению их стартового количества должна решаться каждый раз в зависимости от вида анализируемого сигнала. Целью я...
Название : | Декомпозиция сигналов с использованием нейросетевых моделей |
Авторы/Редакторы : | Лезин И . А. Прохоров С. А. |
Дата публикации : | 2005 |
Библиографическое описание : | Лезин, И . А. Декомпозиция сигналов с использованием нейросетевых моделей / И . А. Лезин ; 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. 316. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\458907 |
Ключевые слова: | декомпозиция сигналов нейросетевые технологии нейросетевые модели |
Располагается в коллекциях: | Королевские чтения |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Стр. 316.pdf | 55.86 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.