Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2007. – №604

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/34989

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

У віснику опубліковано статті за результатами досліджень з актуальних питань комп'ютерної інженерії та інформаційних технологій, виконаних професорсько-викладацьким складом Національного університету "Львівська політехніка" та провідними вченими західного регіону України в галузі проектування архітектур і компонентів комп'ютерних систем, моделювання складних об'єктів, процесів і систем та розробки і використання новітніх інформаційних технологій. Для науковців, викладачів вищих закладів освіти, інженерів, що спеціалізуються у царині новітніх обчислювальних систем, мереж, комп'ютеризованих засобів розв'язання задач цифрового оброблення сигналів, автоматизованого проектування та керування, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей та електроприладобудування.

Вісник Національного університету "Львівська політехніка" : [збірник наукових праць] / Міністерство освіти і науки України, Національний університет "Львівська політехніка. – Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2007. – № 604 : Комп'ютерні науки та інформаційні технології / відповідальний редактор Ю. М. Рашкевич. – 260 с. : іл.

Browse

Filters

20071

Settings

Author: search.filters.author.Avdiyenko, L.End date: 2007

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Time series intelligent processing using heterogeneous neural networks
    (Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2007) Avdiyenko, L.
    Запропоновано гетерогенну модель нейронної мережі для розв'язання задач прогнозування часових рядів. Модель що побудована на основі адаптивних радіально-базисних нейтронних мереж, здатна у процесі навчання адаптувати вагові коефіцієнти і архітектуру мережі, забезпечуючи збіжність, високу точність алгоритму і здатність розв'язувати задачі у реальному часі, де можлива зміна природи даних у процесі навчання, забезпечуючи при цьому кращий результат, ніж кожна адаптивна мережа окремо. In this article a heterogeneous model of neural network for time series prediction problem is proposed. Based on adaptive radial basis function networks this model is able to adapt weight coefficients and the network topology during learning and with it to provide a convergence, a good accuracy of algorithm and a possibility to solve real-time problems where data may be changed during learning. It is proved that the efficiency of heterogeneous model is better than the efficiency of both adaptive networks.