НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЛЯПУПОВА ДЛЯ ХАОТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ | Zendy

Vladimir Golovko | Zendy; Ю. Савицкий | Zendy

AI Assistant Blog Pricing

Home ZAIA Blog

Open Access

НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЛЯПУПОВА ДЛЯ ХАОТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Author(s) -

Vladimir Golovko,

Ю. Савицкий

Publication year - 2014

Publication title -

international journal of computing

Language(s) - Russian

Resource type - Journals

SCImago Journal Rank - 0.184

H-Index - 11

eISSN - 2312-5381

pISSN - 1727-6209

DOI - 10.47839/ijc.1.1.79

Subject(s) - computer science

В работе рассматриваются новые методы и алгоритмы идентификации хаотических процессов, основанные на моделях многослойных нейронных сетей. Предложен нейросетевой алгоритм вычисления наибольшего показателя Ляпунова для различного рода хаотических временных рядов . Рассмотрена оригинальная методика вычисления спектра показателей Ляпунова, которая базируется на использовании нелинейной многослойной нейронной сети и метода ортогонализации ГраммаШмидта. Предложенные методы характеризуются малым объемом исходных данных и высокой скоростью вычислений по сравнению с традиционными. Экспериментальные исследования методов на основе временных последовательностей Энона и Лоренца демонстрируют высокое соответствие полученных результатов эталонным значениям.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.

Having issues? You can contact us here

Accelerating Research