Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/343517| Заглавие документа: | Нейросетевые модели биномиальных временных рядов в задачах анализа данных |
| Другое заглавие: | Neural network-based models of binomial time series in data analysis problems |
| Авторы: | Харин, Ю.С. |
| Цифровой идентификатор автора ORCID: | 0000-0003-4226-2546 |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Автоматика. Вычислительная техника |
| Дата публикации: | 2021 |
| Издатель: | Национальная академия наук Беларуси |
| Библиографическое описание источника: | Доклады Национальной академии наук Беларуси.2021;Т. 65(6): С. 654-660 |
| Аннотация: | В данном сообщении рассматриваются задачи построения нейросетевых моделей дискретных временных рядов и использования их для компьютерного анализа данных. Представлено новое семейство нейросетевых моделей дискретных временных рядов, позволяющих аппроксимировать любой тип стохастической зависимости состояний временного ряда от его предыстории. Установлены условия эргодичности и отношение эквивалентности для этих моделей. Построены состоятельные статистические оценки параметров моделей и алгоритмы компьютерного анализа данных с использованием нейросетевых моделей: алгоритмы оценивания параметров, прогнозирования и распознавания образов. |
| Аннотация (на другом языке): | This article is devoted to constructing neural network-based models for discrete-valued time series and their use in computer data analysis. A new family of binomial time series based on neural networks is presented, which makes it possible to approximate the arbitrary-type stochastic dependence in time series. Ergodicity conditions and an equivalence relation for these models are determined. Consistent statistical estimators for model parameters and algorithms for computer data analysis (including forecasting and pattern recognition) are developed. |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/343517 |
| DOI документа: | 10.29235/1561-8323-2021-65-6-654-660. |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | Математическая и прикладная статистика |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 1017-1956-1-SM.pdf | 510,81 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.