Каскадные нейро-нечеткие сети в задачах прогнозирования на рынках ценных бумаг

Рассмотрена проблема прогнозирования на рынках ценных бумаг. Для решения этой задачи предложено использование каскадных нео-фаззинейронных сетей (CNFNN). Рассмотрены архитектура нео-фаззи нейрона и архитектура CNFNN. Описаны алгоритмы обучения нео-фаззи-нейронной сети в пакетном и он-лайновом режима...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Видавець:Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
Дата:2017
Автори: Зайченко, Ю.П., Гамидов, Г.И.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2017
Назва видання:Системні дослідження та інформаційні технології
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/151165
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Цитувати:Каскадные нейро-нечеткие сети в задачах прогнозирования на рынках ценных бумаг / Ю.П. Зайченко, Г.И. Гамидов // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2017. — № 2. — С. 92-102. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Репозиторії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine