Рекуррентная нейронная сеть для обнаружения изменений свойств нелинейных стохастических последовательностей

Предлагается подход к решению задачи обнаружения изменения свойств стохастических последовательностей, описываемых нелинейными уравнениями авторегрессии-скользящего среднего. Предполагается, что изменение свойств последовательности может иметь вид как параметрической, так и структурной нестационарности (изменение порядка). Предлагается архитектура многослойной рекуррентной нейронной сети и алгоритмы настройки нейронов, обеспечивающие максимальное быстродействие процесса обучения. Достоинством предлагаемого подхода является возможность диагностирования стохастических последовательностей произвольной структуры, высокое быстродействие и вычислительная простота.