1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
  4. Журнал «Информационные технологии»
  5. Выпуск 2014 г. № 1
Прогнозированиенестационарныхвременныхпоследовательностейна основеиерархическихмногослойныхнейронных сетей Сирота Е. А.2014 год

Прогнозирование нестационарных временных последовательностей на основе иерархических многослойных нейронных сетей
статья из журнала

Заказать копию статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: Сирота, Е. А. Прогнозирование нестационарных временных последовательностей на основе иерархических многослойных нейронных сетей / Е. А. Сирота. - (Нейросетевые технологии) (Нейросетевые технологии). - Текст : непосредственный // Информационные технологии. - 2014. - № 1. - С. 67-71. - Библиогр.: с. 71 (5 назв.). - ISSN 1684-6400.
Аннотация: Предлагается методика построения иерархических многослойных нейронных сетей для прогнозирования нестационарных временных последовательностей и проводится анализ возможности ее применения для изучения динамики потребления цельной крови и плазмы лечебными профилактическими учреждениями.
Год издания: 2014
Авторы: Сирота Е. А.
Источник: Информационные технологии
Выпуск: № 1
Номера страниц: 67-71
Количество экземпляров:
  • Абонемент научной литературы (пр. Свободный, 79, Б1-14): свободно 1 из 1 экземпляров

Похожие публикации

Ранняя диагностикасостояниядинамических объектовна основе анализастационарныхвременных рядов Вересников Г. С.2015 год

Ранняя диагностика состояния динамических объектов на основе анализа стационарных временных рядов

  • Вересников Г. С.
  • 2015 год
Использованиенейронной сети длявыбора методовпрогнозированиявременного ряда вгибриднойкомбинированноймодели Яшин Д. В.Эгов Е. Н.2018 год

Использование нейронной сети для выбора методов прогнозирования временного ряда в гибридной…

  • Яшин Д. В. и др.
  • 2018 год
Прогнозированиевременных рядовколлективами методов Артюхов М. В.Романов А. А.Гуськов Г. Ю.2015 год

Прогнозирование временных рядов коллективами методов

  • Артюхов М. В. и др.
  • 2015 год
Применение сверточныхнейронных сетей длятематическогокартографированияпоследовательностейспутниковых… Дементьев В. Е.Кондратьев Д. С.Френкель А. Г.2018 год

Применение сверточных нейронных сетей для тематического картографирования последовательностей…

  • Дементьев В. Е. и др.
  • 2018 год
Нейросетевыепреобразователичастотно-временныхпараметров сигналов вцифровой код двухпеременных на основе… Челебаев С. В.Челебаева Ю. А.2014 год

Нейросетевые преобразователи частотно-временных параметров сигналов в цифровой код двух…

  • Челебаев С. В. и др.
  • 2014 год
Прогнозированиефизических свойствсталей с помощьюискусственныхнейронных сетей длячисленногомоделирования… Чмиленко Ф. В.Бондарь А. С.Стрельцова О. В.2019 год

Прогнозирование физических свойств сталей с помощью искусственных нейронных сетей для численного…

  • Чмиленко Ф. В. и др.
  • 2019 год
Сравнительный анализрезультатов обученияискусственныхнейронных сетей взадачах обработкисигналов на основе… Туровский Я. А.Адаменко А. А.2017 год

Сравнительный анализ результатов обучения искусственных нейронных сетей в задачах обработки…

  • Туровский Я. А. и др.
  • 2017 год
Оценка ипрогнозированиенадежностипрограммных средствСАПР на основеискусственныхнейтронных сетей Соломенцев Ю. М.Кабак И. С.Суханова Н. В.2015 год

Оценка и прогнозирование надежности программных средств САПР на основе искусственных нейтронных…

  • Соломенцев Ю. М. и др.
  • 2015 год

Показать ещё

Календарноепланирование работ свероятностнымивременнымипараметрами виерархическихструктурах Калугин Ю. Б.2012 год

Календарное планирование работ с вероятностными временными параметрами в иерархических структурах

  • Калугин Ю. Б.
  • 2012 год
Комплексноеисследованиеинтервальногопрогнозированиянестационарныхпоказателей сприменениемкластерных и… Лузгин Александр Николаевич2015 год

Комплексное исследование интервального прогнозирования нестационарных показателей с применением…

  • Лузгин Александр Николаевич
  • 2015 год
Аппроксимация ианализ ионосферныхпараметров на основесовмещениявейвлет-преобразования с коллективаминейронных сетей Мандрикова О. В.Полозов Ю. А.2014 год

Аппроксимация и анализ ионосферных параметров на основе совмещения вейвлет-преобразования с…

  • Мандрикова О. В. и др.
  • 2014 год

Анализ применения комбинированных моделей при краткосрочном прогнозировании временных рядов

  • Пьяных А. А.
  • 2014 год
Комбинированнаяпрогностическаямодельнестационарногомногомерноговременного ряда дляпостроенияпространственного… Матвеев М. Г.Михайлов В. В.Сирота Е. А.2016 год

Комбинированная прогностическая модель нестационарного многомерного временного ряда для…

  • Матвеев М. Г. и др.
  • 2016 год
Технологияпрогнозированиясложных наблюдаемыхвременных рядов Павлов Сергей Владимирович2007 год

Технология прогнозирования сложных наблюдаемых временных рядов

  • Павлов Сергей Владимирович
  • 2007 год
Локальноепрогнозированиевременных рядов сиспользованиеминвариантныхпреобразований Кузнецова М. В.Стрижов В. В.2016 год

Локальное прогнозирование временных рядов с использованием инвариантных преобразований

  • Кузнецова М. В. и др.
  • 2016 год
Применениенепрерывноговейвлет-преобразования в изучениивременных рядовветромониторинга напримере Дагестана Кобзаренко Д. Н.Камилова А. Ш.Газанова Н. Ш.2018 год

Применение непрерывного вейвлет-преобразования в изучении временных рядов ветромониторинга на…

  • Кобзаренко Д. Н. и др.
  • 2018 год