Resistant training in radial basis function (RBF) networks is the topic of this paper. In this paper, one modification of Gauss-Newton training algorithm based on the theory of robust regression for dealing with outliers in the framework of function approximation, system identification and control is proposed. This modification combines the numerical ro- bustness of a particular class of non-quadratic estimators known as M-estimators in Statistics and dead-zone. The al- gorithms is tested on some examples, and the results show that the proposed algorithm not only eliminates the influence of the outliers but has better convergence rate then the standard Gauss-Newton algorithm

No abstract

Robust training of radial-basis networks under non-normally distributed noise is considered. The simulation results show that multistep projection training algorithms minimizing various forms of module criteria are rather efficient in this case.

Розглядається задача ідентифікації нестаціонарних параметрів лінійного об'єкта, які можна описати Марківською моделлю першого порядку, за допомогою найбільш простих в обчислювальному відношенні однокрокових адаптивних алгоритмів ідентифікації -модифікованих алгоритмів Качмажа і Нагумо-Ноди. Ці алгоритми не потребують знання інформації щодо ступеня нестаціонарності об'єкту, що досліджується, вони використовують при побудові моделі інформацію тільки про один такт (крок) вимірювань. Наявність в цих алгоритмах в знаменнику значень вхідних сигналів свідчить про необхідність введення в них деяких обмежень на ці сигнали. Модифікація полягає в використанні в алгоритмах регуляризуючого додатку, з метою покращення їх обчислювальних властивостей та уникнення поділу на нуль. Застосування Марковської моделі є досить ефективним, бо дає можливість отримати аналітичні оцінки властивостей алгоритмів. Показано, що використання регуляризуючого додатку в алгоритмах ідентифікації, покращуючи стійкість алгоритмів, призводить до деякого уповільнення процесу побудови моделі. Визначено умови збіжності регуляризованих алгоритмів Качмажа і Нагумо-Ноди при оцінюванні нестаціонарних параметрів в середньому та середньоквадратичному і наявності завад вимірів. Отримані оцінки відрізняються від існуючих більшою точністю. Незважаючи на це, вони є досить загальними і залежать як від ступеня нестаціонарності об'єкту, так і від статистичних характеристик завад. Крім того, визначено вирази для оптимальних значень параметрів алгоритмів, що забезпечують їх максимальну швидкість збіжності в умовах не стаціонарності та присутності гаусовських завад. Отримані аналітичні вирази містять ряд невідомих параметрів (помилка оцінювання, ступінь нестаціонарності об'єкту, статистичні характеристики завад). Для їх практичного застосування слід скористатися будь-якою рекурентною процедурою оцінювання цих невідомих параметрів і використовувати одержувані оцінки для уточнення тих параметрів, що входять в алгоритмиКлючові слова: Марківська модель, адаптивний алгоритм Качмажа, Нагумо-Ноди, регуляризація, рекурентна процедура, оптимальний параметр UDC 004.852

No abstract