Использование многослойного персептрона для решения задачи идентификации законов распределения
Автор: Лзина Ирина Викторовна, Николаева Настасия Александровна
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 4-4 т.18, 2016 года.
Бесплатный доступ
В статье описана разработанная авторами автоматизированная система идентификация законов распределения многослойным персептроном. Реализованная система использует многослойный персептрон, обученный при помощи алгоритма обратного распространения ошибки и алгоритма Quickprop. В статье приводятся результаты исследования качества идентификации законов распределения.
Автоматизированная система, нейронная сеть, многослойный персептрон, алгоритм обучения, идентификация, закон распределения
Короткий адрес: https://sciup.org/148204768
IDR: 148204768
Список литературы Использование многослойного персептрона для решения задачи идентификации законов распределения
- Проблемы идентификации моделей распределения случайных величин с применением современного программного обеспечения. URL: http://www.rae.ru/use/?section=content&op=show_article&article_id=7981699 (дата обращения 15.04.2016).
- Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс. . 2-е изд. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.
- Эвристические алгоритмы обучения многослойного персептрона. URL:http://ai-news.ru/2015/07/evristicheskie_algoritmy_obucheniya_mnogoslojnogo_perseptrona_343719.html (дата обращения 20.04.2016)
- Лёзина И.В., Николаева Н.А. Автоматизированная система идентификации законов распределения многослойным персептроном//Наука и образование в жизни современного общества, том 5: сб. научных трудов по материалам международной научно-практической конференции 30 апреля 2015 г. Тамбов, 2015. С. 77-78.
- Лёзина И.В., Николаева Н.А. Идентификация законов распределения многослойным персептроном//Перспективные информационные технологии (ПИТ 2016): труды Международной научно-технической конференции . Самара, 2016. С. 274-276.
