Сравнение метода скоростного градиента и процедуры DREM в задаче идентификации сети из моделей нейронов ФитцХью-Нагумо

Работа посвящена задаче идентификации модели нейронной сети, составленной из моделей нервных клеток ФитцХью-Нагумо. Задача решается в предположениях о неизмеряемости части переменных и всех производных, а также с учетом возникающих погрешностей. Сначала исходная модель с помощью математических преобразований и фильтрации приводится к виду линейной регрессии, параметры которой требуется оценить. Затем применяются классический метод скоростного градиента и процедура динамического расширения и смешивания регрессора (DREM). Полученные решения промоделированы в Simulink, выявлены недостатки и преимущества использования каждого из методов в рассматриваемой задаче.