Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/22698
Назва: Прогнозування багатовимірних нестаціонарних часових рядів на основі адаптивної нео-фаззі-моделі
Автори: Бодянський, Є.
Тищенко, О.
Копаліані, Д.
Бібліографічний опис: Бодянський Є. Прогнозування багатовимірних нестаціонарних часових рядів на основі адаптивної нео-фаззі-моделі / Є. Бодянський, О. Тищенко, Д. Копаліані // Комп'ютерні науки та інформаційні технології : [збірник наукових праць] / відповідальний редактор Ю. М. Рашкевич. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2012. – С. 312–320. – (Вісник / Національний університет "Львівська політехніка" ; № 744). – Бібліографія: 11 назв.
Дата публікації: 2012
Видавництво: Видавництво Львівської політехніки
Теми: адаптивне прогнозування
нео-фаззі-нейрон
метод навчання
прогнозування
часовий ряд
adaptive prediction
neo-fuzzy-neuron
learning algorithm
prediction
time series
Короткий огляд (реферат): Введено структуру адаптивного нео-фаззі предиктора та багатовимірного нео-фаззі-нейрона, а також метод навчання останнього. Запропонований алгоритм навчання має підвищену швидкість збіжності та забезпечує фільтруючі властивості. Завдяки введеній нейромережевій архітектурі, вузлами якої є нео-фаззі-нейрони, можна розв’язувати задачі короткострокового прогнозування у реальному часі за умов короткої навчальної вибірки. The architectures of the adaptive neo-fuzzy predictor and a multidimensional neo-fuzzyneuron are introduced. The proposed learning algorithm increases convergence rate and provides improved filter properties. The short-term prediction tasks may be fulfilled in an online mode with the help of proposed neuro-fuzzy architectures when a data set is short.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/22698
Тип вмісту : Article
Розташовується у зібраннях:Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2012. – №744

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
48-Bodyansky-312-320.pdf1,33 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.