Регуляризованный алгоритм обучения Адалины в задаче оценивания нестационарных параметров

Abstract

В статье исследуются свойства модифицированного регуляризированного алгоритма Качмажа. Определены условия его сходимости при оценивании нестационарных параметров при наличии помех измерения. Получены неасимптотические и асимптотические оценки для уточнения входящих в алгоритмы параметров.

Мета статті — дослідження властивостей модифікованого регуляризованого алгоритму Качмажа, розробка рекомендацій щодо його практичного застосування. Методи дослідження ґрунтуються на теорії ідентифікації. На їх основі було досліджено властивості модифікованого регуляризованого алгоритму Качмажа. Також використано методи імітаційного моделювання, що дозволило підтвердити ефективність отриманих результатів та розробити рекомендації щодо їх практичного використання. Результат. Визначено умови збіжності регуляризованого алгоритму Качмажа при оцінюванні нестаціонарних параметрів при наявності завад вимірів. Отримані неасімптотичні та асимптотичні оцінки є досить загальними і залежать як від ступеня нестаціонарності об’єкта, так і від статистичних характеристик завад.

Purpose is to study the properties of a modified regularized Kachmazh algorithm, develop recommendations for its practical application. Methods. Research methods are based on the theory of identification. On its basis, the properties of the modified regularized Kachmazh algorithm are investigated. Also, methods of simulation is used, which allow to confirm the effectiveness of the obtained results and to develop the recommendations for their practical use. Results. The conditions of the regularized Kachmazh algorithm convergence are determined in the estimation of nonstationary parameters in the presence of noise disturbances. Non-asymptotic and asymptotic estimates are rather general and depend on both the degree of non-stationary object and the statistical characteristics of the noise.