Содержание
- Введение 1
- Теоретические основы моделей с переменной структурой 2
- - Эволюционные алгоритмы в построении моделей 2.1
- - Адаптивные фильтры и их применение 2.2
- - Нейронные сети с динамической архитектурой 2.3
- Классификация моделей с переменной структурой 3
- - Модели на основе эволюционных вычислений 3.1
- - Модели с адаптивными нейронными сетями 3.2
- - Гибридные модели с переменной структурой 3.3
- Области применения моделей с переменной структурой 4
- - Применение в задачах распознавания образов 4.1
- - Использование в системах управления и робототехнике 4.2
- - Применение в прогнозировании и анализе временных рядов 4.3
- Заключение 5
- Список литературы 6