OBLASTA NƏZƏRƏN OPTİMAL İZLƏMƏ MƏSƏLƏSİNƏ NEYRON ŞƏBƏKƏNİN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

OBLASTA NƏZƏRƏN OPTİMAL İZLƏMƏ MƏSƏLƏSİNƏ NEYRON ŞƏBƏKƏNİN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

OBLASTA NƏZƏRƏN OPTİMAL İZLƏMƏ MƏSƏLƏSİNƏ NEYRON ŞƏBƏKƏNİN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

OBLASTA NƏZƏRƏN OPTİMAL İZLƏMƏ MƏSƏLƏSİNƏ NEYRON ŞƏBƏKƏNİN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

OBLASTA NƏZƏRƏN OPTİMAL İZLƏMƏ MƏSƏLƏSİNƏ NEYRON ŞƏBƏKƏNİN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
OBLASTA NƏZƏRƏN OPTİMAL İZLƏMƏ MƏSƏLƏSİNƏ NEYRON ŞƏBƏKƏNİN TƏTBİQİ - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI

№2, 2011

OBLASTA NƏZƏRƏN OPTİMAL İZLƏMƏ MƏSƏLƏSİNƏ NEYRON ŞƏBƏKƏNİN TƏTBİQİ

Kambiz Məсidzadə

Məqalədə əvvəlcə qabarıq çoxluqlar cütünün fəzası qurulur və bu fəzada skalyar hasil verilir. Bu metrikaya görə oblast funksiyanın törəməsi təyin olunur. Bundan istifadə edərək, oblasta nəzərən optimal izləmə məsələsi tədqiq olunur. Oblastların hərəkəti diferensial tənliklər sistemi ilə təsvir olunur. Sistemə təsir edən xarici qüvvəni elə seçmək tələb olunur ki, hər iki oblast zamanın verilmiş son anında bir-birinə yaxın olmuş olsunlar. Bu məsələ üçün maksimum prinsipinə analoji nəticə isbat olunur və bunun əsasında ədədi həll alqoritmi təklif olunur. Daha sonra, alınmış nəticələrdən istifadə edərək, belə məsələlərin neyron şəbəkələrin köməyi ilə həlli sxemi verilir. (cəh. 38-48)

Açar sözlər: dayaq funksiyası, optimal izləmə, süni neyron şəbəkələr, şəbəkənin öyrədilməsi.
Ədəbiyyat
  • Sokolowski, J.-P.Zolesio, Introduction to shape optimization // Shape Sensitivity Analysis, Springer, Heidelberg, 1992.
  • J. Haslinger, R.A.E.Makinen, Introduction to shape optimization // theory, approximationand computation, SIAM, Philadelphia, 2003.
  • A.A. Niftiyev, C.I.Zeynalov, H.C.Efendiyeva, Optimal control problem relatively to domain evolution // International Journal of Applied Mathematics (IJAM). 2010, v.23, no.3, pp. 527-538.
  • V.F. Demyanov, A.M.Rubinov, Bases of non-smooth analysis and quasidifferential calculus, M.: “Nauka”, 1990.
  • Y.S.Gasimov, A. Nashaoui, A.A. Niftiyev, Nonlinear eigenvalue problems for p-laplacian // Optimization Letters, 2010, no.4, pp.67-84.
  • A.Niftiyev, E.R.Akhmadov, Variational statement of an inverse problem for a domain // Journal Differential equation, 2007, v.43, no.10, pp.1410-1416.
  • K. Majidzadeh, Application of neural networks to the problems on finding the form in dynamic processes // Transaction of Azerbaijan Nat. Acad. of Sciences, Information Technology, Baku, 2011, no.3, pp. 141-147.
  • R.M.Aliguliyev, K.Majidzadeh , Y.Ghasemi, Application of neural networks to finding optimal form // Problems of Information Technology, Baku, 2010, no.2, pp. 47-51.
  • F.P. Vasilyev, Optimization methods. Moscow,Factorial Press”, 2002, 824 p.
  • Ward Cheney, Will Light A., Course in Approximation Theory. Brooks/Cole,
  • R.M. Alguliev, R.M. Aliguliyev, R.K. Alekperov, An approach to optimal task assignment in a distributed system // Journal Automation and Information Sciences, 2004, v.36, no.10, pp.51-55.