Робастная нейроэволюционная идентификация нелинейных нестационарных объектов

Abstract

Предложено использование нейроэволюционного подхода к построению математических моделей нелинейных нестационарных объектов при наличии негауссовских помех измерений. Рассмотрена общая структура эволюционной нейросети прямого распространения. Проведено имитационное моделирование различных случаев нестационарности, подтвердившее эффективность развиваемого подхода.

Запропоновано використання нейроеволюційного підходу до побудови математичних моделей нелінійних нестаціонарних об’єктів за наявності негаусівських завад вимірювань. Розглянуто загальну структуру еволюційної нейромережі прямого розповсюдження. Проведено моделювання різних випадків нестаціонарності, яке підтвердило ефективність підходу, що розвивається.

The neuroevolutionary approach is proposed to construct the mathematical models of nonlinear nonstationary objects in the presence of non-Gaussian noise. The general structure of an evolutionary feed-forward neural network is considered. The modeling of the proposed approach for various cases of nonstationarity is carried out, which proved the efficiency of the approach.