Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/6290
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorХмелевой, С.В.-
dc.date.accessioned2012-03-02T09:00:10Z-
dc.date.available2012-03-02T09:00:10Z-
dc.date.issued2006-
dc.identifier.citationНаукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: “Обчислювальна техніка та автоматизація”. Випуск 106 / Редкол.: Башков Є.О. (голова) та ін. — Донецьк: ДонНТУ, 2006. — 220 с.-
dc.identifier.otherУДК 681.5: 658.5: 621.3-
dc.identifier.urihttp://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/6290-
dc.description.abstractIn issue the methods of increasing sample quality for neural forecasting task are submitted. Parameters of a data quality estimation – repeatability and discrepancy is introduced. Effectiveness of ARMA and ARIMA models is compared. The method of increase of sample quality - reduction the data to a uniform kind is investigated.en_US
dc.publisherДонНТУen_US
dc.relation.ispartofseriesОбчислювальна техніка та автоматизація;2.4-
dc.subjectОбучающая выборкаen_US
dc.subjectПрогнозированиеen_US
dc.subjectПодготовка данныхen_US
dc.subjectНейросетевые задачиen_US
dc.subjectARMA моделиen_US
dc.subjectARIMA моделиen_US
dc.subjectСкользящее среднееen_US
dc.subjectРазличимость классовen_US
dc.subjectforecasting task-
dc.subjectdata quality estimation-
dc.subjectARMA model-
dc.subjectARIMA model-
dc.titleМЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ И ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ ДЛЯ ЗАДАЧ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВen_US
Розташовується у зібраннях:Випуск 106

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
hmelevoy..pdf324,06 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.