В измерительной технике, радиолокации, гидроакустике часто требуется решить адаптивную задачу идентификации, т. е. построить модель по имеющимся данным об объекте. Примерами могут служить задачи статистической оценки параметров, регрессии, робастное оценивание, рекуррентное оценивание, анализ данных и т. д. В статье предлагается использовать для решения указанной задачи адаптивный квазиградиентный алгоритм, реализуемый на стохастическом вычислительном устройстве. Предлагаемый подход дает возможность сократить время решения и упростить используемые аппаратные средства. В статье приведен подробный алгоритм функционирования специализированного вычислительного устройства.
экстремум функции регрессии, адаптивные алгоритмы стохастической оптимизации, стохастические вы- числительные устройства, преобразователь код-вероятность, ПКВ, СтВУ
1. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию / Б.Т. Поляк. – М.: Наука, 1983. – 384 с.
2.
3. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн. 2 / Б.Р. Левин. – М.: Сов. радио, 1968. – 503 с.
4.
5. Невельсон М.Б. Аппроксимация стохастическая и рекуррентное оценивание / М.Б. Невельсон, Р.З. Хасмин-ский. – М.: Наука, 1972. – 304 с.
6.
7. Королюк И.С. Справочник по теории вероятно-стей и математической статистике. / И.С.Королюк, А.В. Скороход. – М.: Наука, 1985. – 640 с.
8.
9. Урясьев С.П. Адаптивные алгоритмы стохастиче-ской оптимизации и теории игр / С.П. Урясьев. – М.: Наука, 1990. – 183 с.
10.
11. Федоров Р.Ф. Стохастические преобразователи информации. / Р.Ф. Федоров, В.В. Яковлев, Г.В. Добрис. – Л.: Машиностроение, 1978. – 304 с.
