Цель – разработка и исследование алгоритма определения структуры связей ансамбля хаотических систем в условиях внешнего шума.

Метод основан на определении причинности по Грэнджеру и использовании искусственных нейронных сетей прямого распространения, обучаемых с регуляризацией.

Результаты. Разработан метод выявления структуры связей в сети хаотических отображений, использующий принцип причинности по Грэнджеру и аппарат искусственных нейронных сетей. Метод является модификацией ранее предложенного алгоритма и позволяет выявлять структуру связей ансамбля в целом за один проход обучения сети. Алгоритм показал свою эффективность на примере небольших ансамблей неидентичных одномерных отображений с линейными функциональными связями. При наличии внешнего шума, маскирующего сигнал, точность метода ухудшается, однако, при небольших интенсивностях шума он остается работоспособным.

Обсуждение. Метод показал свою эффективность для простых математических моделей, в том числе и при наличии шума. Однако, возможность его использования при высоком уровне зашумленности требует дополнительных исследований, касающихся использования методов статистической обработки полученных данных. Интересно также рассмотреть, насколько метод сохранит работоспособность при других типах связей.