Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/50782
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Nazarov, P. V. | - |
dc.contributor.author | Popleteev, A. M. | - |
dc.contributor.author | Lutkovski, V. M. | - |
dc.contributor.author | Apanasovich, V. V. | - |
dc.date.accessioned | 2013-11-05T07:34:32Z | - |
dc.date.available | 2013-11-05T07:34:32Z | - |
dc.date.issued | 2004 | - |
dc.identifier.uri | http://elib.bsu.by/handle/123456789/50782 | - |
dc.description.abstract | Artificial neural networks (ANNs) are widely used as "black-box" models of complex processes and systems. Although the neural network simulation of deterministic processes is a well-known area, ANN simulation of stochastic ones is still at the frontier of the ANN methodology. In the current work, the method of ANN simulation of д-correlated stochastic signals is proposed. The main advantage of the scheme is the utilization of a standard multilayer perceptron instead of complex stochastic ANN structures. The network receives input parameters of simulation together with basic random values and generates the desired stochastic signal. | ru |
dc.language.iso | en | ru |
dc.publisher | Минск: БГУ | ru |
dc.subject | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика | ru |
dc.title | Neural Network Simulation Of Δ-Correlated Stochastic Signals | ru |
dc.type | Article | ru |
Располагается в коллекциях: | 2004. Международная конференция “Моделирование процессов и систем” |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.