Рассмотрены особенности использования нейронных сетей для аппроксимации функций. Приведены логическая структура нейронной сети и этапы решения задачи аппроксимации с помощью искусственных нейронных сетей. Искусственная нейронная сеть реализована в виде программы на ЭВМ.
искусственный нейрон, искусственные нейронные сети, компьютерная программа, математическая модель
1. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. М.: Изд-во «Вильямс», 2006.
2. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. М.: Изд-во «Горячая линия-Телеком», 2001.
3. Лазарев В.М., Свиридов А.П. Нейросети и нейрокомпьютеры. М.: Изд-во МГТУ РЭА, 2011.
4. Рутковский Л., Пилиньский М., Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Изд-во «Телеком», 2004.
5. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Изд-во «Наука», 2006.
6. Брюхомицкий Ю.А. Нейросетевые модели для систем информационной безопасности: учеб. пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005.
7. Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Изд-во «Финансы и статистика», 2002.
8. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. М.: Изд-во «Высш. шк.», 2002.
