Інженерна інтерпретація функції правдоподібності адитивної суміші сигналу й двокомпонентної завади

Автор(и)

  • С. В. ПАНЧЕНКО Украинский государственный университет железнодорожного транспорта
  • О. М. АНАНЬЕВА Украинский государственный университет железнодорожного транспорта
  • М. А. ДАВИДЕНКО Украинский государственный университет железнодорожного транспорта
  • М. М. БАБАЕВ Украинский государственный университет железнодорожного транспорта

DOI:

https://doi.org/10.18664/ikszt.v0i1.94618

Ключові слова:

нейрон, нейронна мережа, вагові коефіцієнти, моделювання, тональне рейкове коло, рейкова лінія

Анотація

Розроблено нейромережеву модель пристрою керування тональним рейковим колом, що дає змогу підвищити його завадостійкість за рахунок більш точного підстроювання захисного часового інтервалу, протягом якого на вхід колійного приймача не надходять завади. Здатність адаптувати тривалість затримки сигналу до умов роботи рейкового кола досягається завдяки використанню в складі моделі нейронних мереж, нейрони яких підлаштовують при цьому свої синаптичні ваги.

Біографії авторів

С. В. ПАНЧЕНКО, Украинский государственный университет железнодорожного транспорта

д-р техн. наук

О. М. АНАНЬЕВА, Украинский государственный университет железнодорожного транспорта

канд. техн. наук

М. А. ДАВИДЕНКО, Украинский государственный университет железнодорожного транспорта

канд. техн. наук

М. М. БАБАЕВ, Украинский государственный университет железнодорожного транспорта

д-р техн. наук

Посилання

Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс [Текст] / С. Хайкин. – [2-е изд., испр.]. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2006. – 1104 с.

Рельсове коло [Текст]: пат. 101093 України МПК B 61 L 23/00 / Бабаєв М.М., Кошевий С.В., Сотник В.О., Романчук В.Б., Ананьєва О.М., Саяпіна І.О.; власник Українська державна академія залізничного транспорту. – № a 2011 10949; заявл. 13.09.2011; опубл. 25.02.2013, Бюл. № 4. – 5 с.

Саяпина, И. А. Нейросетевая модель устройства повышения помехоустойчивости рельсовой цепи [Текст] / И.А. Саяпина // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті: наук.-техн. журнал. – Харків: УкрДАЗТ, 2014. – Вип. 3(106). – С.44-48.

Vapnik, V.N. The nature of statistical learning theory [Text]: 2nd edition / V.N. Vapnik. – New-York: Springer-Verlag, 2000. – 319 p.

Levenberg, K. A. Method for the Solution of Certain Problems in Least Squares [Text] / K.A. Levenberg // Quarterly of Applied Mathematics.– USA: Brown University, 1944. – Vol. 2. – P. 164—168.

Ranganathan, A. The Levenberg-Marquardt Algorithm [Text] / A. Ranganathan // Tutoral on LM Algorithm, 2004. – P. 1-5.

Foresee F.D., Hagan M.T.Gauss-Newton Approximation To Bayesian Learning [Text] / F.D. Foresee // Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks. – San Jose CA: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 1997. – P. 1930-1935.

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-02-28