Рассмотрены задача обучения нейросетевых моделей для идентификации неопределенных нелинейных систем в стохастической среде и задача адаптивного управления линейным многомерным объектом без памяти с произвольным матричным коэффициентом усиления при наличии нерегулярных ограниченных возмущений, уровни которых априори неизвестны. Установлены достаточные условия сходимости алгоритма обучения нейронных сетей и асимптотические свойства алгоритма адаптивного управления многомерным объектом. Полученные результаты являются фундаментальными.

  Повний текст PDF - 474.111 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"