Головко В.А. Нейросетевые методы обработки хаотических процессов

Лекции по нейроинформатике. Брестский государственный технический университет. 2005 - 49 стр. В лекции рассмотрены нейросетевые методы для обработки хаотических процессов. Изложены стандартные методы для обработки хаотических процессов с целью определения вложенныя динамической системы и идентификации хаоса. Рассмотрен нейросетевой метод для анализа наибольшего показателя Ляпунова, который базируется на базе многослойного персептрона для вычисления расхождения двух близлежащих траекторий. Исследовано применение нейросетевых сетей для построения странных аттракторов на основе прогнозируемых значений хаотического процесса. Показано, что при помощи нейронной сети можно осуществить реконструкцию динамики системы, используя малый объём исходных данных. Рассмотрен метод переобучения нейронной сети для увеличения горизонта прогнозирования хаотических процессов.