title: Neural-net computing of dynamic parameters
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Купцов Сергей Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kupcov Sergej Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Беляев Василий Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Belaev Vasilij Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Степенко Николай Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Stepenko Nikolaj Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:53:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:53:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062318
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26651
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается подход расчёта динамических характеристик существенно нелинейных динамических процессов. Часто для таких процессов математические модели или не определены или задаются недостаточно точно, но сами данные наблюдения динамики этих явлений могут быть доступны в виде временных рядов. Показан метод построения нейронной сети, которая может по данным наблюдения рассчитывать важные динамические характеристики, в том числе такие как старший показатель Ляпунова — мера наличия хаотических режимов поведения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper considers an approach for calculating the dynamic characteristics of essentially nonlinear dynamic processes. Often for such processes, mathematical models are either not defined or are not specified exactly enough, but the observation data themselves on the dynamics of these phenomena may be available in the form of time series. A method for constructing a neural network is shown, which can, according to observation data, calculate important dynamic characteristics, including such as the senior Lyapunov indicator — a measure of the presence of chaotic behavior modes.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: динамические системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аттракторы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dynamic systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: attractors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural-net computing of dynamic parameters
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевой расчёт динамических показателей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Belayev_VKR20.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26651/1/Belayev_VKR20.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,08 MB
resources.filename: reviewSV_OtzyvBelaev20.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26651/2/reviewSV_OtzyvBelaev20.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 85,76 kB