Новий метод прогнозування із застосуванням паралельно-ієрархічної мережі
У статті розглянуті положення, необхідні для розробки методу прогнозування з використанням паралельно-ієрархічної (ПІ) мережі, що використовує ідею згладжування емпіричних даних за гіперболою. Розроблено математичні моделі для прогнозування рядів динамічних образів, а також програмно-технічна реаліз...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Datum: | 2012 |
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2012
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57079 |
| 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: | Новий метод прогнозування із застосуванням паралельно-ієрархічної мережі / Л.І. Тимченко, Н.І. Кокряцька, В.В. Мельніков, С.В. Наконечна // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 96-104. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | У статті розглянуті положення, необхідні для розробки методу прогнозування з використанням паралельно-ієрархічної (ПІ) мережі, що використовує ідею згладжування емпіричних даних за гіперболою. Розроблено математичні моделі для прогнозування рядів динамічних образів, а також програмно-технічна реалізація для прогнозування положення рухливих об’єктів на прикладі енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків.
В статье рассмотрены положения, необходимые для разработки метода прогнозирования с использованием параллельно-иерархической (ПИ) сети, который использует идею сглаживания эмпирических данных по гиперболе. Разработаны математические модели для прогнозирования рядов динамических образов, а также программно-техническая реализация для прогнозирования положения подвижных объектов на примере энергетических центров изображений пятен лазерных пучков.
In the article, the provisions necessary for development of the prediction method with use parallel hierarchical (PH) network is considered. This method exploits the idea of smoothing of empirical data on the hyperbole. The mathematical models for prediction series of dynamic images as well as software and technical implementation for prediction of position of moving objects by the example of energy centers of spots images of laser beams is developed.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |