Отрывок: В научно-исследовательской работе обучение проводилось на выборках, включающих учетные цены на золото, платину, серебро и палладий в период с 01.01.2013 по 10.04.2014, т.е. мощность выборки составляет около 300 значе- ний. Примем обозначения: r – максимальный радиус кластера для адаптивного алгоритма; w – размер скользящего окна; test – мощность тестовой выборки; e – количество эпох; rools – количество правил (нейронов в скрытом слое);...
Название : Анализ результатов прогнозирования учетных цен на драгоценные металлы с помощью нечеткой нейронной продукционной сети Ванга-Менделя
Авторы/Редакторы : Солдатова, О.П.
Панкратова, Д.А.
Ключевые слова : прогнозирование
нейронная сеть
драгоценные металлы
учетные цены
сеть Ванга-Менделя
адаптивный алгоритм
алгоритм обратного распространения ошибки
Дата публикации : 2014
Издательство : Издательство Самарского научного центра РАН
Библиографическое описание : Перспективные информационные технологии (ПИТ 2014): труды Международной научно-технической конференции / под ред. С. А. Прохорова. – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2014. – с. 165-169
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/Analiz-rezultatov-prognozirovaniya-uchetnyh-cen-na-dragocennye-metally-s-pomoshu-nechetkoi-neironnoi-produkcionnoi-seti-VangaMendelya-61913
ISBN : 978-5-93424-704-2
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170130\61913
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
pit_14_1_5_49.pdfОсновная статья429.32 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.