Робастная идентификация нелинейных объектов с помощью эволюционирующей радиально-базисной сети

Abstract

Розглянуто задачу робастної нейромережевої ідентифікації нелінійних динамічних об'єктів в умовах негаусівських завад. В якості нейронної мережі, яка використовується, вибрано радіально-базисну мережу, визначення структури та навчання якої здійснюється за допомогою генетичного алгоритму. Наведено результати імітаційного моделювання, які підтверджують ефективність підходу, що розвивається.

The problem of robust neural network identification of a nonlinear dynamic object in the presence of non-Gaussian noise is considered. To solve this problem, a radial-basis network is chosen. Definition of its structure and its training are done by a genetic algorithm. The results of simulation confirm the efficiency of the proposed approach.