методи навчання

Введено структуру адаптивного нео-фаззі-предиктора та багатовимірного нео- фаззі-нейрона, а також метод навчання останнього. Запропонований алгоритм навчання має підвищену швидкість збіжності та забезпечує фільтруючі властивості. Завдяки введеній нейромережевій архітектурі, вузлами якої є нео-фаззі-нейрони, можна розв’язувати задачі короткострокового прогнозування у реальному часі за умов короткої навчальної вибірки.

Розглянуто структуру адаптивного W-нейрона та його метод навчання. Запропо- нований алгоритм навчання має підвищену швидкість збіжності та забезпечує покра- щені апроксимуючі властивості за рахунок настроювання усіх параметрів вейвлет- функцій. Введена підсистема виявлення розладнань для W-нейрона, що дає змогу розв’язувати задачі діагностування в on-line режимі стохастичних процесів.