General model selection estimation of a periodic regression with a Gaussian noise

This paper considers the problem of estimating a periodic function in a continuous time regression model with an additive stationary gaussian noise having unknown correlation function. A general model selection procedure on the basis of arbitrary projective estimates, which does not need the knowledge of the noise correlation function, is proposed. A non-asymptotic upper bound for quadratic risk (oracle inequality) has been derived under mild conditions on the noise. For the Ornstein-Uhlenbeck noise the risk upper bound is shown to be uniform in the nuisance parameter. In the case of gaussian white noise the constructed procedure has some advantages as compared with the procedure based on the least squares estimates (LSE). The asymptotic minimaxity of the estimates has been proved. The proposed model selection scheme is extended also to the estimation problem based on the discrete data applicably to the situation when high frequency sampling can not be provided

Improved algorithms of teaching of neuronet system of authentication of the safe state of immobile objects of systems of critical application

В статті доведено необхідність комплексного використання нейромережних технологій при вирішенні завдань моніторингу та ідентифікації безпечного стану нерухомих об'єктів забезпечення життєдіяльності систем критичного застосування. Розроблено відповідну структурну схему нейромережевої системи ідентифікації безпечного стану нерухомих об’єктів. Визначено необхідність вдосконалення алгоритмів навчання нейронних мереж, що входять в цілому в розроблену структуру. Запропоновано вдосконалені алгоритми навчання із застосуванням евристичної процедури для багатошарового персептрона, для радіально-базисної функції та нейронної мережі Ельмана.В статье доказана необходимость комплексного использования нейросетевых технологий при решении задач мониторинга и идентификации безопасного состояния неподвижных объектов обеспечения жизнедеятельности систем критического приложения. Разработана соответствующая структурная схема нейросетевой системы идентификации безопасного состояния неподвижных объектов. Определена необходимость совершенствования алгоритмов учебы нейронных сетей, которые входят в целом в разработанную структуру. Предложены усовершенствованные алгоритмы учебы с применением эвристической процедуры для многослойного персептрона, для радиально базисной функции и нейронной сети Эльмана.In the article the necessity of the complex use of neuronet technologies is well-proven at the decision of tasks of monitoring and authentication of the safe state of immobile objects of providing of vital functions of the systems of critical application. The proper flow diagram of the neuronet system of authentication of the safe state of immobile objects is developed. The necessity of perfection of algorithms of studies of neuron networks which are included on the whole in the developed structure is certain. The improved algorithms of studies are offered with the use of heuristic procedure for multi-layered perceptron, for a radially base function and El'man’s neuron network