E.V.加夫里洛娃。;O.A.米苏利纳。;医学博士Shcherbinina。 基于数据样本的复杂多变量函数建模的神经网络结构。 （英语。俄文原件） Zbl 1272.93081号 J.计算。系统。科学。国际。 46，第1期，68-77（2007）; Izv的翻译。罗斯。阿卡德。特奥·诺克。修女。向上。2007年，第1期，68-77（2007）。 摘要：考虑了一个在加性噪声背景下测量的多变量函数的近似问题，该函数的特征是在定义的单独子域中具有定性不同的动态特性。提出了采用专门的模块化神经网络结构LINA来解决该问题，并给出了其训练和操作规则。作为所开发的神经网络技术的应用实例，给出了基于无线电信标距离测量的飞机导航问题的解决方案。 MSC公司： 93元57 采样数据控制/观测系统 92秒20 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.V.Gavrilova}等人，《计算杂志》。系统。科学。《国际法》第46卷第1期，第68--77页（2007年；Zbl 1272.93081）；Izv的翻译。罗斯。阿卡德。特奥·诺克。修女。向上。2007年，第1期，第68-77页（2007年） 全文： 内政部 参考文献： [1] G.S.Byushgens和R.V.Studnev，《纵向和横向运动的空气动力学》（Mashinostroenie，莫斯科，1972）[俄语]。 [2] V.P.Bobkov，V.N.Vinogradov，D.Grenevel’D等人，“1995年用于计算管道临界热流密度的Sekelton表”，Teploenergetika，第10期，第54–61页（1997年）。 [3] B.N.Onykii，O.A.Mishulina，Yu。E.Pokhvalov等人，“使用模块化神经网络构建管道临界热流密度近似模型”，载于《2004年神经信息学会议论文集》，俄罗斯莫斯科（Mosk.Inzh.Fiz.Inst.，莫斯科，2004），第1卷，第159-166页[俄文]。 [4] G.Su，K.Fukuda，K.Morita等人，“人工神经网络在流动沸腾曲线预测中的应用”，J.Nucl。科学。Technol公司。39(11), 1190–1198 (2002). ·doi:10.1080/18811248.2002.9715310 [5] N.I.Akhiezer，《近似理论讲座》，第二版（Nauka，莫斯科，1965年；Ungar，纽约，1956年）·Zbl 0072.43701号 [6] V.I.Berdyshev和L.V.Petrak，《函数逼近、数据压缩和应用》（Ural.Otd.Ross.Akad.Nauk，叶卡捷琳堡，1999）[俄语]·Zbl 1206.41002号 [7] J.Ahlberg、E.Nilson和J.Walse，《样条理论及其应用》（学术出版社，伦敦，1967年；Mir，莫斯科，1972年）·Zbl 0158.15901号 [8] V.N.Vapnik，《基于实证数据的依赖关系恢复》（Nauka，莫斯科，1979年）[俄语]。 [9] V.L.Goncharov，《插值和函数逼近理论》（GTTI，莫斯科，1954）[俄语]。 [10] N.P.Korneichuk，《逼近理论中的样条曲线》（Nauka，莫斯科，1984）[俄语]。 [11] V.V.Nosach，《个人计算机上近似问题的解决方案》（MIKAP，莫斯科，1994）[俄语]。 [12] B.A.Popov和G.S.Tesler，《技术应用的函数近似》（Naukova Dumka，基辅，1980）[俄语]·Zbl 0451.65005号 [13] S.Osovskii，《数据处理神经网络》（Finansy i Statistika，莫斯科，2004）[俄语]。 [14] S.Khaikin，《神经网络，完整课程》（维亚姆，S.彼得堡，基辅，莫斯科）[俄语]。 [15] J.S.Albus，“小脑模型关节控制器（CMAC）中的数据存储”，美国机械工程师协会。动态系统杂志。，测量控制97（3），228–233（1975）·Zbl 0313.92006号 ·数字对象标识代码：10.1115/1.3426923 [16] M.Eldracher、A.Staller和R.Pompl，“自适应编码强烈改进了CMAC的函数逼近”，《神经计算》9（2），403–417（1997）·Zbl 1067.68583号 ·doi:10.1116/neco.1997.9.2403 [17] I.G.Tsoulos、I.E.Lagaris和A.Likas，“神经样条：利用模块化神经网络进行函数逼近的并行性”，《神经、并行和；科学计算13（2），161–178（2005）·Zbl 1087.68097号 [18] J.Nakanishi、J.A.Farrell和S.Schaal，“具有局部加权统计学习的复合自适应控制”，《神经元网络》第18期（2005年）·Zbl 1075.93048号 [19] T.Zhang、S.S.Ge和C.C.Hang，“使用修改的Lyapunov函数对一类非线性系统进行稳定自适应控制”，IEEE Trans。自动化。控制45（1），129–137（2000）·兹伯利0972.93061 ·doi:10.1109/9.827369 [20] E.Lloyd和U.Lederman编著的《应用统计手册》（Finansy i Statistika，莫斯科，1989）[俄语]。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。