LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Печурин, Н. К.; Национальный авиационный университет; Кондратова, Л. П.; Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт"; Печурин, С. Н.; Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт" (2010)
Publisher: Національний авіаційний університет
Languages: Russian
Types: Unknown
Subjects: 004.032.26 [УДК 515.124.5]
Алгоритм класифікації з поданням множини таксонів функцій кортежем, який реалізує процес навчання багатослоїстих штучних нейронних мереж (ШНМ) MLP і RBF, пропонується застосувати для  еталонної  моделі взаємодії відкритих систем  (ЕМ  ВОС).  Критерії  якості  визначення кортежу формуються з використанням величин, що характеризують відносну  кількість загальних параметрів для кожної пари функцій ЕМ ВОС. Експериментальними дослідженнями алгоритму при зміні значень обмежень у моделях ШНМ MLP і RBF виявлено відмінний від іс-нуючого у класичній ЕМ ВОС розподіл складу функцій між ієрархічними рівнями, що обумовлює розробку удосконалених рекомендацій з появою нових технологій Алгоритм классификации с представлением множества таксонов функций кортежем, реализующий процесс обучения многослойных ИНС MLP и RBF, предлагается применить для эталонной модели взаимодействия открытых систем (ЭМ ВОС). Критерии качества определения кортежа  формируются  с  использованием  величин, характеризующих  относительное  число общих параметров для каждой пары функций ЭМ ВОС. Экспериментальными исследованиями алгоритма при изменении значений ограничений в моделях ИНС MLP и RBF выявлено отличное от существующего в классической ЭМ ВОС распределение состава функций между иерархическими  уровнями,  обусловливающее  разработку  усовершенствованных  рекомендаций  с  появлением новых технологий Algorithm of the classification with representing the set of functions’ taxons by the cortege, which implements the learning process of multilayer artificial neural networks (ANN) MLP and RBF, are proposed to apply for the reference open systems interconnection model (OSI RM). The quality criteria for the definition of the cortege are formed using the magnitudes that characterize the relative number of common parameters for each pair of OSI RM functions. By the experimental studies of the algo-rithm changing the thresholds values in the MLP and RBF ANN models’ constraints it is revealed a nonexisting in the classical OSI RM distribution of the functions between the hierarchical levels that stipulates the development of improved recommendations with the appearance of a new technologies
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.