Каскадні нейро-нечіткі мережі в задачах прогнозування на ринках цінних паперів
A forecasting problem at the stock exchange is considered. For its solution the application of a cascade neo-fuzzy neural network (CNFNN) is suggested. The architecture of the neo-fuzzy neuron and architecture of CNFNN is presented. Training algorithms of CNFNN in packet mode and on-line are describ...
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108823 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |