Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/19580
Title: Достаточные условия сходимости одного алгоритма обучения нейронной сети при идентификации нелинейно параметризуемых систем
Authors: Николаенко, С. А.
Bibliographic description (Ukraine): Николаенко С. А. Достаточные условия сходимости одного алгоритма обучения нейронной сети при идентификации нелинейно параметризуемых систем / С. А. Николаенко // Автоматика / Automatics – 2011 : матеріали XVIII Міжнародної конференції з автоматичного управління, 28–30 вересня 2011 року, Львів / Національна академія наук України [та інші]. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – С. 152–153. – Библиография: 7 названий.
Issue Date: 2011
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Keywords: идентификация
нейронная сеть
последовательное обучение
градиентный алгоритм
сходимость
Abstract: The asymptotical behavior of neural networks used for the identification of nonlinearly parameterized systems is addressed in this paper. Sufficient conditions for the convergence of a learning algorithm are derived.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/19580
Content type: Article
Appears in Collections:Автоматика / Automatiсs. – 2011 р.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
75-Nykolaenko-152-153.pdf226,35 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.