Багатокроковий метод навчання АДАЛІНИ за наявністю стаціонарних корельованих завад
DOI:
https://doi.org/10.30837/bi.2021.1(96).11Ключові слова:
КОРЕЛЯЦІЯ, НАВЧАННЯ, РЕКУРЕНТНИЙ АЛГОРИТМ, КОРЕЛЯЦІЙНА МАТРИЦЯ, ЦЕНТРУВАННЯ, ЗАВАДА, ВКЛЮЧЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ, СКИДАННЯ ІНФОРМАЦІЇАнотація
Розглянуто задачу побудови рекурентної форми багатокрокового алгоритму навчання АДАЛІНИ при наявності стаціонарних корельованих завад. Процес навчання АДАЛІНИ можна значно прискорити, якщо застосувати багатокроковий алгоритм, який використовує обмежене число вимірів, тобто має обмежену пам’ять, та побудований на базі алгоритму поточного регресійного аналізу. Розглянуто задачу побудови рекурентної форми алгоритму поточного регресійного аналізу, що дозволяє здійснювати оцінювання невідомих параметрів при наявності стаціонарних корельованих завад. Отримано основні співвідношення, які описують процеси накопичення нової і скидання застарілої інформації. Показано, що алгоритми, які розглядаються, використовують перетворення випадкового вектора з корельованими складовими в випадковий вектор з некорельованими складовими.
Посилання
Widrow B. Adaptive switching circuits, / B. Widrow, M. Hoff // IRE WESCON Convention Record. Part 4. New York: Institute of Radio Engineers, 1960. – P.96–104.
Либероль Б.Д. Исследование сходимости одношаговых адаптивных алгоритмов идентификации. / Б.Д. Либероль, О.Г. Руденко, A.A. Бессонов // Проблемы управления и информатики. – 2018. –, 5. – C.19 – 32.
Руденко О.Г. Регуляризованный алгоритм обучения адалины в задаче оценивания нестационарных параметров / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Управляющие системы и машины. – 2019. –1. – C.22 – 30.
Перельман И.И. Оперативная идентификация объектов управления./ И.И. Перельман // М.: Энергоиздат,1982. –272 с.
Руденко О.Г. Модифицированный алгоритм текущего регрессионного анализа в задачах идентификации и прогнозирования. / О.Г. Руденко, И.Д. Теренковский, A. Штефан, Г.А. Ода // Радиоэлектроника и информатика. – 1998. –№ 4(05). – C.58–61.
Rudenko O.G. Adaline robust multistep training algorithm / O.G. Rudenko, O.O. Bezsonov // Control Systems and Computers. – 2020. – № 3. – P.15–27.
Аведьян Э.Д. Рекуррентный метод наименьших квадратов при коррелированных помехах / Э.Д. Аведьян // Автоматика и телемеханика . –1975.-5.-С.67-75.
Медведев Г.А. Рекуррентное оценивание при помощи коррелированных наблюдений / Г.А. Медведев // Автоматика и телемеханика . 1974.-5.-С.110-116.
Медведев Г.А. О рекуррентных оценках по коррелированным наблюдениям / Г.А. Медведев, Г.А. Хацкевич // Автоматика и телемеханика .-1979.-8.-С.69-75.
Джонстон Дж. Эконометрические методы./ Дж. Джонстон - М.: Cтатистика,1980. -444 с.
Фаддеев Д.К. Вычислительные методы линейной алгебры. / Д.К. Фаддеев, В.Н. Фаддеева – М.: Физматгиз, 1963. – 735 с.
