Optimization of multiple model neural tracking filter for marine targets

Kazimierski, W. ; Stateczny, A.

The paper presents the research on optimizing multiple model neural filter with the use of Monte Carlo simulation. GRNN filters are used as elementary filters and different parameters of them are examined. The paper includes theoretical background of the research, analysis of a problem and a set of numerical experiments. The research was made with the use of Monte Carlo simulation. The results of the optimization can be used in further works with the filter and for final verification of the method.

Tłumaczenie polskie:

Przedstawiono badania nad optymalizacją modelu wielokrotnej filtr neuronowych z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo. Filtry GRNN są stosowane jako podstawowe filtry i różne parametry nich są badane.Praca zawiera teoretyczne badań, analizę problemu oraz zestaw numerycznych eksperymentów. Badania przeprowadzono za pomocą symulacji Monte Carlo. Wyniki optymalizacji można w dalszych pracach z filtrem i końcowej weryfikacji metody.

Tapety na pulpit z kategorii Bez kategorii są dostępne w rodzielczościach ekranu:

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *