2014, № 4 (10) УДК 519.873 В. В. Козлов ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОРЯДКА АВТОРЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ V. <...> Kozlov THE ESTIMATION AUTOREGRESSIVE MODELS ORDER BY MEANS OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Аннотация. <...> Показана возможность применения для решения поставленной задачи нейронных сетей. <...> The article are is devoted to issues of the estimation methods of the order of autoregressive models. <...> Ключе в ые слова: АР-модель, алгоритм, аппроксимация, гармоническая составляющая, коэффициенты авторегрессии, критерий, порядок модели. <...> В работе [1] был показан метод определения порядка авторегрессионной модели, основанный на использовании искусственных нейронных сетей (ИНС). <...> Недостатком данного метода является то, что порядок модели не является выходом ИНС, а оценивается по значимости весовых коэффициентов, которые соответствуют коэффициентам АР-модели. <...> В общем случае задача определения порядка авторегрессионной модели является задачей классификации, которая состоит в указании принадлежности входного сигнала, представленного вектором признаков [6], одному или нескольким предварительно определенным классам. <...> В случае, когда выходное признаковое пространство представляет собой дискретный перечень из двух или более групп данных, задачей нейронной сети является отнесение входных векторов к одной из этих групп. <...> Под классификацией мы будем понимать отнесение некоторого сигнала к классу, т.е. определение порядка его математической модели, выполняемое по этим формальным правилам по совокупности признаков. <...> Границы классов определены достаточно точно – сигнал относится к данному классу, если известно, что он обладает необходимым числом признаков, характерных для этого класса. <...> Итак, задачей систем-классификаторов является установление принадлежности сигнала к одному из формально определенных классов. <...> В случае обучения с учителем (например, в персептроне) формирование классов происходит методом проб и ошибок на основе примеров с известными ответами, представляемыми экспертом <...>