Розглянуто проблему структурно-параметричного синтезу гібридних нейронних мереж на основі використання радіальних базисних мереж. Гібридизація досягається за рахунок використання різних радіальних базисних функцій: гауссових, багатовимірних, зворотних квадратичних, зворотних багатовимірних, сплайна тонких пластин, лінійних, кубічних, вейвлет-функцій. Завдання структурно-параметричного синтезу гібридної нейронної мережі полягає в оптимальному виборі кількості шарів, кількості нейронів в шарах, порядку чергування шарів з різними нейронами. Розв'язано задачу оптимального вибору кількості мережевих каскадів І типу радіальної базисної функції в кожному каскаді з числа шарів. Наведено приклади синтезу гібридної нейронної мережі з використанням цієї методології для вирішення завдань класифікації та прогнозування.

 Наукова періодика України 

---

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