Монография. — Севастополь: СевГУ, 2023. — 227 с.
Рассматриваются задачи оценки параметров и состояния математических моделей динамических объектов априорная информация о которых в момент начала наблюдения является неполной или вообще отсутствует. Типичными примерами являются задачи обучения различных нейронных и нейро-фаззи сетей, оценки состояния динамических систем, параметров регрессионных моделей.
Предисловие.
Введение.
Диффузные алгоритмы оценивания параметров линейной регрессии.
Диффузные алгоритмы обучения нейронных и нейро-фаззи сетей.
Диффузный фильтр Калмана.
Применение диффузных алгоритмов.
Библиографический список.