Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Идентификатор DOI: 10.34219/2078-8320-2026-16-3-71-77
Ключевые слова: identification, algorithm, neural networks, Drift function, error, python, идентификация, алгоритм, нейросети, функция дрейфа, ошибка
Аннотация: This work is devoted to the development of a computer program for implementing the Tsypkin identification algorithm. The program is implemented in a sequential order: an observation vector is input, the output signal is predicted, the error is calculated, the sensitivity vector (drift function) is calculated, the gain matrix is updПоказать полностьюated, the parameter estimates are corrected, and the history is saved for the next step. Application of the program demonstrated that the Tsypkin algorithm, compared to identification algorithms developed by other authors and neural network algorithms, provides optimal tracking of non-stationary parameters even in the presence of various noise and complex drift laws. Работа посвящена созданию компьютерной программы реализации идентификационного алгоритма Ципкина. Программа реализуется по шагам по порядку: вводится вектор наблюдения, прогнозируется сигнал на выходе, вычисляется ошибка, вычисляется вектор чувствительности (функция дрейфа), обновление матрицы усиления, коррекция оценок параметров, сохранение истории для следующего шага. Применение программы показало, что алгоритм Ципкина, в сравнении с алгоритмами идентификации других авторов и нейросетевых алгоритмов, обеспечивает оптимальное отслеживание нестационарных параметров даже при наличии различных помех и сложных законов дрейфа.
Журнал: Информатизация и связь
Выпуск журнала: №3
Номера страниц: 71-77
ISSN журнала: 20788320
Место издания: Москва
Издатель: Администрация Ярославской области, Министерство Российской Федерации по связи и информатизации, Государственная техническая комиссия при Президенте Российской Федерации