БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩИЕ ЧИСЛЕННЫЕ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ И НЕЧЕТКИЕ МЕТОДЫ СТОХАСТИЧЕСКОГО ОЦЕНИВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Рассмотрены быстродействующие численные методы стохастической аппроксимации для решения задачи оценивания состояния динамических систем с использованием декомпозиции. Декомпозиционные структуры реализуются как фильтры с растущей памятью на основе искусственных нейронных сетей, нечетких систем и их комбинаций. На примере решения нелинейной задачи оценивания показано, что с помощью декомпозиционных синтетических систем достигается высокая точность оценивания и при этом скорость обучения этих систем значительно выше скорости обучения исходных систем без декомпозиции. Получены закономерности увеличения быстродействия при использовании декомпозиции.
Ключевые слова: оценивание, синтетическая система, декомпозиция, искусственная нейронная сеть, нелинейная нейронная сеть прямого распространения, нейронная сеть с радиальными базисными функциями, нечеткая система
