Разработка методов идентификации интервальных нейронных сетей в информационно-аналитических системах при управлении объектами с неопределенностью

Цель: разработка методов структурной и параметрической идентификации интервальных нейронных сетей в составе информационно-аналитической системы при управлении сложными объектами, содержащими интервальную неопределенность, с возможностью получения гарантированных оценок результатов вычислений. Разработаны: модифицированный функционал качества обучения интервальных нейронных сетей, отличительной особенностью которого является наличие штрафного коэффициента - уровня толерантности; алгоритм параметрической идентификации интервальных нейронных сетей, отличающийся использованием методов интервального анализа и позволяющий получить гарантированные оценки результатов вычислений; подкласс интервальных нейронных сетей - дуальнопараметрические нейронные сети, отличительной особенностью структуры которых является наличие параметров двух типов (интервальных и вещественных), что позволяет повысить эффективность обучения при сохранении возможности получения гарантированных оценок результатов вычислений; алгоритмы структурной и параметрической идентификации интервальных нейронных сетей предложенного подкласса, отличающиеся использованием интервальных методов оптимизации; алгоритм решения задачи управления, отличающийся применением дуальнопараметрических нейронных сетей; программно-аналитические модули идентификации интервальных нейронных сетей, отличительной особенностью которых является реализация разработанных алгоритмов структурной и параметрической идентификации дуальнопараметрических нейронных сетей.