диференціальні рівняння еліптичного типу ; крайові задачі, краевые задачи ; нейронні мережі, нейронные сети
Розглянуто застосування нейронної мережі для ідентифікації властивостей тонкостінної системи за результатами спостережень. Обґрунтовано можливість апроксимації залежності між результатами спостережень і невідомими функціями оберненої задачі за допомогоюнейронної мережі. Подано результати тестування налаштованої мережі та результати ідентифікації функції розподілу товщини тонкостінної системи при використанні результатів спостережень, отриманих в умовах дії "шуму".
Рассматривается применение нейроннойсети для идентификации свойств тонкостенной системы по результатам наблюдений. Обосновывается возможность аппроксимации зависимости между результатами наблюдений и неизвестными функциями обратной задачи с помощью нейронной сети. Приводятся результаты тестирования настроенной сети и результаты идентификации функции распределения толщины тонкостенной системы по результатам наблюдений, полученным в условиях действия "шума" в измерительной системе.
The article deals with application of neural network for identification of thin-walled shell properties by observation. The possibility of approximation of the dependence between observations and unknown functions of inverse problem using neural network is demonstrated. The article demonstrates the results of configured neural network and identification function of the thickness distribution of the thin-walled shell using the results of observation in action of "noise".
