Обучение искусственных нейросетей с помощью динамического алгоритма роя частиц

Искусственные нейронные сети успешно обучаются при помощи алгоритма роя частиц, однако большинство исследований предполагает статичность рассматриваемых задач классификации. Такое предположение неверно для многих практических задач. В работе рассматривается обучение искусственной нейросети при помощи динамического алгоритма роя частиц на задачах динамической классификации. Несколько вариантов динамического алгоритма роя частиц сравнивается с методом обратного распространения ошибки. Показана эффективность динамического алгоритма роя частиц для динамических задач классификации.