Численные методы интервального анализа в обучении нейронных сетей

Работа посвящена разработке и исследованию численных методов гарантированного обучения нейронных сетей прямого распространения на основе методов интервального анализа. Разработаны сжимающие операторы, учитывающие особенности задачи обучения (квадратичный функционал качества обучения и суперпозиционную линейно-нелинейную по весам структуру нейронных сетей) и применяемые в численных методах обучения. Приведены результаты вычислительных экспериментов по исследованию эффективности разработанных методов. Проведен сравнительный анализ с методом обучения, основанным на алгоритме обратного распространения ошибки и методе встряхивания весов для поиска глобального оптимума.