Выбор модели действительности для наблюдаемой системы с помощью нейросети

Abstract

Рассматривается проблема выбора и идентификации модели реальной системы по результатам наблюдений. Процедура идентификации выполняется с использованием настроенной нейронной сети. Выбор модели осуществляется с использованием меры эквивалентности предлагаемой модели моделям, соответствующим обучающим выборкам. При выборе меры эквивалентности используется теорема взаимности. Формулируются условия разрешимости задачи идентификации параметров.

The problem of selection and identification of the model of a real system based on the results of observations is considered. The identification procedure using configured neural network is performed. Selection of the model using the measure of equivalence of proposed model to the models with corresponding training samples is presented. The reciprocity theorem while selecting measures of equivalence was used. Conditions of solvability of parameter identification problem were formulated.