Neural network model with fuzzy activation functions for time seriespredictions = Модель нейронной сети с нечеткими функциями активации для прогнозирования временного ряда / Nguen Anh Tu, A. M. Korikov

Уровень набора: Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники / Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) = 1997-Основной Автор-лицо: Nguen Anh TuАльтернативный автор-лицо: Korikov, A. M., radiophysicist, specialist in the field of informatics and computer technology, Professor of Tomsk Polytechnic University, doctor of technical sciences, 1942-, Anatoly MikhailovichКоллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра автоматики и компьютерных систем (АИКС)Язык: английский.Страна: Россия.Резюме или реферат: This study develops neural models using fuzzy activation functions to solve the problems of time series predictions. Several fuzzy neural networks with different types of activation function are created. The paper shows the comparison result between the feasibilities of these networks for solving time series prediction problems.; Разрабатываются модели нейронов с нечеткими функция-ми активации для решения проблемы прогнозированиявременных рядов. На основе моделей нейронов с нечет-кими функциями активации создаются модели нечеткихнейронных сетей (ННС) и проводится анализ возможно-стей ННС для решения задач прогнозирования временныхрядов.Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [References: p. 51 (7 tit.)].Аудитория: .Тематика: электронный ресурс | труды учёных ТПУ | модели | нейроны | функции принадлежности | активационная функция | временные ряды | прогнозирование | fuzzy neural network | fuzzy activation function | membership function | time series predictions Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайн
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Нет реальных экземпляров для этой записи

Title screen

[References: p. 51 (7 tit.)]

This study develops neural models using fuzzy activation functions to solve the problems of time series predictions. Several fuzzy neural networks with different types of activation function are created. The paper shows the comparison result between the feasibilities of these networks for solving time series prediction problems.

Разрабатываются модели нейронов с нечеткими функция-ми активации для решения проблемы прогнозированиявременных рядов. На основе моделей нейронов с нечет-кими функциями активации создаются модели нечеткихнейронных сетей (ННС) и проводится анализ возможно-стей ННС для решения задач прогнозирования временныхрядов

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.