Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей

• Veröffentlicht in: Системні дослідження та інформаційні технології
• Datum: 2006
• ISSN: 1681–6048
• Hauptverfasser: Крисилов, В.А., Юдин, С.А., Олешко, Д.Н.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2006
• Schlagworte: Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/42185
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей / В.А. Крисилов, С.А. Юдин, Д.Н. Олешко // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2006. — № 3. — С. 26–36. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Решается задача построения качественной обучающей выборки для нейронных сетей в прогнозировании. Описана возможность использования гипотезы λ-компактности на этапе построения множества распознаваемых классов. На основе рассмотренных механизмов предложен усовершенствованный алгоритм построения качественной обучающей выборки. Розв’язується задача побудови якісної навчаючої вибірки для нейронних мереж у прогнозуванні. Описано можливість використання гіпотези λ-компактності на етапі побудови множини класів, що розпізнаються. На основі розглянутих механізмів запропоновано удосконалений алгоритм побудови якісної навчаючої вибірки. The problem of forming a qualitative training sample for neural networks in forecasting is solved. The possibility of use the hypothesis of λ-compactness at the step of forming an ensemble of recognizable classes is described. An advanced algorithm of forming a qualitative training sample is offered on the basis of the mechanisms considered.