Рассмотрена структура составного адаптивного вэйвлона и его алгоритм обучения. Предложен алгоритм, обладающий повышенной скоростью сходимости и обеспечивающий улучшенные аппроксимирующие свойства благодаря настройке всех параметров вэйвлет-фунций. Структура адаптивного вэйвлона может быть использована как строительный блок более сложных вычислительных конструкций.
Розглянуто структуру складеного адаптивного вейвлона та його алгоритм навчання. Запропонований алгоритм має підвищену швидкість збіжності та забезпечує покращені апроксимуючі властивості завдяки настроюванню усіх параметрів вейвлет-функцій. Структура адаптивного вейвлона може бути використана як будівельний блок більш складних обчислювальних конструкцій.
A compartmental adaptive wavelon and its learning algorithm are considered. A learning algorithm is suggested which has an increased convergence rate and provides the improved approximating properties because of the all wavelet parameters tuning. The suggested adaptive wavelon structure can be used as the block of more complex computational architecture.