ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ К МАТРИЧНОМУ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОМУ УРАВНЕНИЮ РИККАТИ (35-40)

DOI:

Дата публикации статьи в журнале: 2020/04/15

Название журнала: Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале, Выпуск: 72, Том: 1, Страницы в выпуске: 35-40

Автор: Зейналов ДЖ.И.
доктор комрютерных наук, Нахичеванский Государственный Университет ,

Автор: Маммадов Р.Т.
докторант кафедры информационные технологии , Нахичеванский Государственный Университет ,

Анотация: Известны разные методы и пакет программы для решения уравнения Риккати. Однако в разных случаях, например, когда исходные матрицы уравнения имеют большие размерности, решение уравнения известными методами дает серьезные погрешности. Учитывая это и конкретно определенный вид уравнения Риккати удобно решать это уравнение с помощью нейронной сети.

Ключевые слова: дифференциальных уравнений, нейронных сетей,оптимального синтеза,оптимальное управление,нейросетевая технология,

Данные для цитирования: Зейналов ДЖ.И. Маммадов Р.Т. . ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ К МАТРИЧНОМУ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОМУ УРАВНЕНИЮ РИККАТИ (35-40) // Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале. Технические науки. 2020/04/15; 72(1):35-40.

Скачать в формате PDF

Список литературы: 1.Aliev F.A., Larin V.B., Optimization of Linear Control System. London: Gordon and Breach, 1998, 270 p. 2.Алиев Ф.А., Нифтиев А.А.,. Зейналов Дж.И.,Задача оптимального синtезa относительно эволюции oбласти . Проблемы управления и информатики 2013. №1 c. 50-55 3.Aliev F.A., Valieva N.I., Safarova N.A., Niftili A.A., Methods for solving of stabilization problem of the discrete periodic system with respect to output variable. Applied and Computational Mathematics, 2007, v. 6, № 1, 27-38. 4.Алиев Ф.А., Сафарова Н.А., Обратная задача для дискретных оптимальных периодических систем управлений // Проблемы Управления и Информатики, 2000, №2, с. 64-71. 5. Lagaris I.E., Likas A.C., Fotiadis D.I., Artificial neural networks for solving ordinary and partial differential equations // IEEE Transactions on Neural Networks. – 1998. – Vol. 9, № 5. – P. 987-1000. 6. Levin A. U., Narendra K.S.: Control of Nonlinear Dynamical Systems Using Neural Networks: Controllability and Stabilization. IEEE Transactions on Neural Networks, 1993, Vol. 4, pp.192-206. 7. Lee H., Kang I.S., Neural algorithm for solving differential equations. Journal of Computational Physics. – 1990. – Vol. 91, № 1. – P. 110-131.