تحديد أنظمة الديناميكا غير الخطية باستخدام شبكات الأعصاب الاصطناعية ذات الروابط الوظيفية المستندة إلى شبيشيف

تم اقتراح شبكة عصبية اصطناعية (ANN) فعالة من حيث الحوسبة بهدف تحديد أنظمة الديناميكا غير الخطية. العيب الرئيسي لشبكات الأعصاب ذات التغذية الأمامية، مثل الشبكات المتعددة الطبقات (MLPs) المدربة باستخدام خوارزمية التعليم العكسي (BP)، هو أنها تتطلب كمية كبيرة من الحوسبة للتعلم. نقترح شبكة ANN ذات طبقة واحدة من الروابط الوظيفية (FLANN) حيث يتم القضاء على الحاجة إلى طبقة مخفية من خلال توسيع نمط الإدخال باستخدام多项ية تشيبيشيف. الجديد في هذه الشبكة هو أنها تتطلب حوسبة أقل بكثير من تلك الخاصة بـ MLP. لقد أظهرنا فعاليتها في مشكلة تحديد أنظمة الديناميكا غير الخطية. في وجود ضوضاء غاوسية زائدة، لوحظ أن أداء الشبكة المقترحة مشابه أو أفضل من أداء MLP. كما تم إجراء مقارنة للأداء من حيث التعقيد الحاسوبي.