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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Системні дослідження та інформаційні технології |
|---|---|
| Дата: | 2006 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2006
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/42185 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | 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. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-42185 |
|---|---|
| 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 |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей |
| 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_short |
Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей |
| 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_sort |
использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей |
| author |
Крисилов, В.А. Юдин, С.А. Олешко, Д.Н. |
| author_facet |
Крисилов, В.А. Юдин, С.А. Олешко, Д.Н. |
| topic |
Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи |
| topic_facet |
Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи |
| publishDate |
2006 |
| language |
Russian |
| container_title |
Системні дослідження та інформаційні технології |
| publisher |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| format |
Article |
| 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 |
| 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.
|
| issn |
1681–6048 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/42185 |
| 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. |
| 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 |
| first_indexed |
2025-12-07T19:17:54Z |
| last_indexed |
2025-12-07T19:17:54Z |
| _version_ |
1850878275802365952 |