Информационная теория идентификации

Front Cover
Наука, Физматлит, 1995 - Computer vision - 336 pages

From inside the book

What people are saying - Write a review

We haven't found any reviews in the usual places.

Common terms and phrases

абсолютно оптимальные алгоритмы акселерантных алгоритмов алго алгоритмы идентификации алгоритмы с настройкой АМКО априорной информации благоприятная плотность распределения Блок-схема вектор возможность возмущению объектов входных воздействий выбора выражение выходной величины Гессе главе горитмов градиент динамического объекта дисперсии помех зависит задач идентификации Здесь значит изображена на рис искусственные нейронные сети квадратичной класс распределений классе алгоритмы классе функции потерь которые коэффициентов кривая линейного алгоритма мальных матрицы усиления матричного метода МНМ может можно наименее благоприятная плотность настройкой параметра масштаба невязки нейронной сети нелинейных неравенства неравенства Крамера нормальной нормальных распределений образом определения определяется оптимального решения оптимальной настраиваемой модели оптимальной функции потерь оптимальные на классе оценивания оценки передаточные функции перцептрона плотности распределения помех плотности распределения ро(8 получим Поэтому приведены простой помехой Р-объектов с простой работы равна разностного уравнения распределения Коши Рассмотрим рекуррентных алгоритмов рис ро робастных свойства скалярной следует случае соответствует стохастической аппроксимации условие оптимальности финитных фишеровской информации форме Цыпкина части эмпирических средних потерь является File(z(n I(po

Bibliographic information