Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети

В статье разработан метод прогнозирования с использованием параллельно-иерархической (ПИ) сети, использующий идею сглаживания эмпирических данных по гиперболе. Показывается, что данный метод использует для прогнозирования предшествующие значения временного ряда, сглаживания по гиперболе и данные...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Искусственный интеллект
Date:2013
Main Authors: Тимченко, Л.И., Кокряцкая, Н.И., Мельников, В.В., Косенко, Г.Л., Денисова, А.Е., Пьяных, П.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85149
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети / Л.И. Тимченко, Н.И. Кокряцкая, В.В. Мельников, Г.Л. Косенко, А.Е. Денисова, П.А. Пьяных // Искусственный интеллект. — 2013. — № 3. — С. 253–266. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-85149
record_format dspace
spelling Тимченко, Л.И.
Кокряцкая, Н.И.
Мельников, В.В.
Косенко, Г.Л.
Денисова, А.Е.
Пьяных, П.А.
2015-07-19T19:12:06Z
2015-07-19T19:12:06Z
2013
Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети / Л.И. Тимченко, Н.И. Кокряцкая, В.В. Мельников, Г.Л. Косенко, А.Е. Денисова, П.А. Пьяных // Искусственный интеллект. — 2013. — № 3. — С. 253–266. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85149
658.012:681.32:621.38
В статье разработан метод прогнозирования с использованием параллельно-иерархической (ПИ) сети, использующий идею сглаживания эмпирических данных по гиперболе. Показывается, что данный метод использует для прогнозирования предшествующие значения временного ряда, сглаживания по гиперболе и данные ПИ сети. Разработанный метод за счет использования ПИ сети в сочетании со сглаживанием по гиперболе является более эффективным для систем реального времени при реализации операции прогнозирования положения энергетических центров изображений пятен лазерных пучков для оптических систем связи по сравнению с традиционными нейронными сетями.
У статті розроблено метод прогнозування з використанням паралельно-ієрархічної (ПІ) мережі, який використовує ідею згладжування емпіричних даних по гіперболі. Показується, що даний метод використовує для прогнозування попередні значення часового ряду, згладжування по гіперболі і дані ПІ мережі. Розроблений метод за рахунок використання ПІ мережі в поєднанні зі згладжуванням по гіперболі є більш ефективним для систем реального часу при реалізації операції прогнозування положення енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків для оптичних систем зв’язку в порівнянні з традиційними нейронними мережами.
In the paper a forecasting method using a parallel-hierarchical (PH) network was developed. It uses the idea of smoothing the empirical data with the hyperbole. It is shown that this method uses the values of previous time series, the smoothing with the hyperbole and PH network data for prediction. The developed method is more efficient for real time systems due to the use of PH network combined with smoothing with a hyperbola; with the implementation of prediction operations of energy center laser beam image position for optical communication systems compared to conventional neural networks.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Искусственный интеллект
Анализ и синтез коммуникационной информации
Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети
Новий метод прогнозування характеристик динамічних зображень з використанням паралельно-ієрархічної мережі
A new method for predicting the characteristics of dynamic images using a parallel-hierarchical network
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети
spellingShingle Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети
Тимченко, Л.И.
Кокряцкая, Н.И.
Мельников, В.В.
Косенко, Г.Л.
Денисова, А.Е.
Пьяных, П.А.
Анализ и синтез коммуникационной информации
title_short Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети
title_full Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети
title_fullStr Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети
title_full_unstemmed Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети
title_sort новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети
author Тимченко, Л.И.
Кокряцкая, Н.И.
Мельников, В.В.
Косенко, Г.Л.
Денисова, А.Е.
Пьяных, П.А.
author_facet Тимченко, Л.И.
Кокряцкая, Н.И.
Мельников, В.В.
Косенко, Г.Л.
Денисова, А.Е.
Пьяных, П.А.
topic Анализ и синтез коммуникационной информации
topic_facet Анализ и синтез коммуникационной информации
publishDate 2013
language Russian
container_title Искусственный интеллект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Новий метод прогнозування характеристик динамічних зображень з використанням паралельно-ієрархічної мережі
A new method for predicting the characteristics of dynamic images using a parallel-hierarchical network
description В статье разработан метод прогнозирования с использованием параллельно-иерархической (ПИ) сети, использующий идею сглаживания эмпирических данных по гиперболе. Показывается, что данный метод использует для прогнозирования предшествующие значения временного ряда, сглаживания по гиперболе и данные ПИ сети. Разработанный метод за счет использования ПИ сети в сочетании со сглаживанием по гиперболе является более эффективным для систем реального времени при реализации операции прогнозирования положения энергетических центров изображений пятен лазерных пучков для оптических систем связи по сравнению с традиционными нейронными сетями. У статті розроблено метод прогнозування з використанням паралельно-ієрархічної (ПІ) мережі, який використовує ідею згладжування емпіричних даних по гіперболі. Показується, що даний метод використовує для прогнозування попередні значення часового ряду, згладжування по гіперболі і дані ПІ мережі. Розроблений метод за рахунок використання ПІ мережі в поєднанні зі згладжуванням по гіперболі є більш ефективним для систем реального часу при реалізації операції прогнозування положення енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків для оптичних систем зв’язку в порівнянні з традиційними нейронними мережами. In the paper a forecasting method using a parallel-hierarchical (PH) network was developed. It uses the idea of smoothing the empirical data with the hyperbole. It is shown that this method uses the values of previous time series, the smoothing with the hyperbole and PH network data for prediction. The developed method is more efficient for real time systems due to the use of PH network combined with smoothing with a hyperbola; with the implementation of prediction operations of energy center laser beam image position for optical communication systems compared to conventional neural networks.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85149
citation_txt Новый метод прогнозирования характеристик динамических изображений с использованием параллельно-иерархической сети / Л.И. Тимченко, Н.И. Кокряцкая, В.В. Мельников, Г.Л. Косенко, А.Е. Денисова, П.А. Пьяных // Искусственный интеллект. — 2013. — № 3. — С. 253–266. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT timčenkoli novyimetodprognozirovaniâharakteristikdinamičeskihizobraženiisispolʹzovaniemparallelʹnoierarhičeskoiseti
AT kokrâckaâni novyimetodprognozirovaniâharakteristikdinamičeskihizobraženiisispolʹzovaniemparallelʹnoierarhičeskoiseti
AT melʹnikovvv novyimetodprognozirovaniâharakteristikdinamičeskihizobraženiisispolʹzovaniemparallelʹnoierarhičeskoiseti
AT kosenkogl novyimetodprognozirovaniâharakteristikdinamičeskihizobraženiisispolʹzovaniemparallelʹnoierarhičeskoiseti
AT denisovaae novyimetodprognozirovaniâharakteristikdinamičeskihizobraženiisispolʹzovaniemparallelʹnoierarhičeskoiseti
AT pʹânyhpa novyimetodprognozirovaniâharakteristikdinamičeskihizobraženiisispolʹzovaniemparallelʹnoierarhičeskoiseti
AT timčenkoli noviimetodprognozuvannâharakteristikdinamíčnihzobraženʹzvikoristannâmparalelʹnoíêrarhíčnoímereží
AT kokrâckaâni noviimetodprognozuvannâharakteristikdinamíčnihzobraženʹzvikoristannâmparalelʹnoíêrarhíčnoímereží
AT melʹnikovvv noviimetodprognozuvannâharakteristikdinamíčnihzobraženʹzvikoristannâmparalelʹnoíêrarhíčnoímereží
AT kosenkogl noviimetodprognozuvannâharakteristikdinamíčnihzobraženʹzvikoristannâmparalelʹnoíêrarhíčnoímereží
AT denisovaae noviimetodprognozuvannâharakteristikdinamíčnihzobraženʹzvikoristannâmparalelʹnoíêrarhíčnoímereží
AT pʹânyhpa noviimetodprognozuvannâharakteristikdinamíčnihzobraženʹzvikoristannâmparalelʹnoíêrarhíčnoímereží
AT timčenkoli anewmethodforpredictingthecharacteristicsofdynamicimagesusingaparallelhierarchicalnetwork
AT kokrâckaâni anewmethodforpredictingthecharacteristicsofdynamicimagesusingaparallelhierarchicalnetwork
AT melʹnikovvv anewmethodforpredictingthecharacteristicsofdynamicimagesusingaparallelhierarchicalnetwork
AT kosenkogl anewmethodforpredictingthecharacteristicsofdynamicimagesusingaparallelhierarchicalnetwork
AT denisovaae anewmethodforpredictingthecharacteristicsofdynamicimagesusingaparallelhierarchicalnetwork
AT pʹânyhpa anewmethodforpredictingthecharacteristicsofdynamicimagesusingaparallelhierarchicalnetwork
first_indexed 2025-12-07T20:29:55Z
last_indexed 2025-12-07T20:29:55Z
_version_ 1850882806318628864