Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей
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 качест...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Системні дослідження та інформаційні технології |
|---|---|
| Datum: | 2006 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2006
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/42185 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862729974881976320 |
|---|---|
| author | Крисилов, В.А. Юдин, С.А. Олешко, Д.Н. |
| author_facet | Крисилов, В.А. Юдин, С.А. Олешко, Д.Н. |
| citation_txt | 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Системні дослідження та інформаційні технології |
| description | 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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T19:17:54Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-42185 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1681–6048 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T19:17:54Z |
| publishDate | 2006 |
| publisher | Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Крисилов, В.А. Юдин, С.А. Олешко, Д.Н. 2013-03-12T15:49:29Z 2013-03-12T15:49:29Z 2006 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. 1681–6048 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/42185 681.3:519.68 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. ru Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України Системні дослідження та інформаційні технології Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей Використання гіпотези λ-компактності при побудові навчаючої вибірки для прогнозуючих нейромережевих моделей Using the hypothesis of λ-compactness in the process of forming training sample for forecasting neural network models Article published earlier |
| spellingShingle | Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей Крисилов, В.А. Юдин, С.А. Олешко, Д.Н. Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи |
| title | Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей |
| title_alt | Використання гіпотези λ-компактності при побудові навчаючої вибірки для прогнозуючих нейромережевих моделей Using the hypothesis of λ-compactness in the process of forming training sample for forecasting neural network models |
| title_full | Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей |
| title_fullStr | Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей |
| title_full_unstemmed | Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей |
| title_short | Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей |
| title_sort | использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей |
| topic | Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи |
| topic_facet | Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/42185 |
| work_keys_str_mv | AT krisilovva ispolʹzovaniegipotezyλkompaktnostipripostroeniiobučaûŝeivyborkidlâprognoziruûŝihneirosetevyhmodelei AT ûdinsa ispolʹzovaniegipotezyλkompaktnostipripostroeniiobučaûŝeivyborkidlâprognoziruûŝihneirosetevyhmodelei AT oleškodn ispolʹzovaniegipotezyλkompaktnostipripostroeniiobučaûŝeivyborkidlâprognoziruûŝihneirosetevyhmodelei AT krisilovva vikoristannâgípoteziλkompaktnostípripobudovínavčaûčoívibírkidlâprognozuûčihneiromereževihmodelei AT ûdinsa vikoristannâgípoteziλkompaktnostípripobudovínavčaûčoívibírkidlâprognozuûčihneiromereževihmodelei AT oleškodn vikoristannâgípoteziλkompaktnostípripobudovínavčaûčoívibírkidlâprognozuûčihneiromereževihmodelei AT krisilovva usingthehypothesisofλcompactnessintheprocessofformingtrainingsampleforforecastingneuralnetworkmodels AT ûdinsa usingthehypothesisofλcompactnessintheprocessofformingtrainingsampleforforecastingneuralnetworkmodels AT oleškodn usingthehypothesisofλcompactnessintheprocessofformingtrainingsampleforforecastingneuralnetworkmodels |