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 DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Хмелевой, С.В. | - |
dc.date.accessioned | 2012-03-02T09:00:10Z | - |
dc.date.available | 2012-03-02T09:00:10Z | - |
dc.date.issued | 2006 | - |
dc.identifier.citation | Наукові 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.other | УДК 681.5: 658.5: 621.3 | - |
dc.identifier.uri | http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/6290 | - |
dc.description.abstract | In 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.publisher | ДонНТУ | en_US |
dc.relation.ispartofseries | Обчислювальна техніка та автоматизація;2.4 | - |
dc.subject | Обучающая выборка | en_US |
dc.subject | Прогнозирование | en_US |
dc.subject | Подготовка данных | en_US |
dc.subject | Нейросетевые задачи | en_US |
dc.subject | ARMA модели | en_US |
dc.subject | ARIMA модели | en_US |
dc.subject | Скользящее среднее | en_US |
dc.subject | Различимость классов | en_US |
dc.subject | forecasting task | - |
dc.subject | data quality estimation | - |
dc.subject | ARMA model | - |
dc.subject | ARIMA model | - |
dc.title | МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ И ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ ДЛЯ ЗАДАЧ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ | en_US |
Розташовується у зібраннях: | Випуск 106 |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
hmelevoy..pdf | 324,06 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.