2017 г., Том 22, № 1, с.37-47

Рассмотрена проблема моделирования стохастических безынерционных процессов в пространстве входных-выходных переменных. Указаны некоторые различия между непараметрическими алгоритмами моделирования, а именно моделирования при помощи ядерной аппроксимации и персептрона Розенблатта - Парзена. Описаны принципы работы нейросетей и алгоритма обучения нейросетей. Раскрыто строение используемого в исследованиях персептрона. Рассмотрен алгоритм моделирования при помощи ядерной аппроксимации. Продемонстрирован результат оптимизации вектора “коэффициентов размытости ядра”. Оптимизация проводилась при помощи алгоритма Недлера - Мидда. Приведены результаты моделирования при помощи персептрона Розенблатта и ядерной аппроксимации. Показано, что между выбранными алгоритмами построения моделей нет существенного различия в точности.