Сравнительный анализ непараметрических алгоритмов на примере моделирования стохастических процессов

Перевод названия: Comparative analysis of nonparametric algorithms on the example of modelling of stochastic processes

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2017

Ключевые слова: моделирование стохастических процессов, ядерная аппроксимация, нейросеть, сравнение алгоритмов, stochastic processes simulating, Core approximation, neural networks, comparison of algorithms

Аннотация: Рассмотрена проблема моделирования стохастических безынерционных процессов в пространстве входных-выходных переменных. Указаны некоторые различия между непараметрическими алгоритмами моделирования, а именно моделирования при помощи ядерной аппроксимации и персептрона Розенблатта - Парзена. Описаны принципы работы нейросетей и алгоритма обучения нейросетей. Раскрыто строение используемого в исследованиях персептрона. Рассмотрен алгоритм моделирования при помощи ядерной аппроксимации. Продемонстрирован результат оптимизации вектора “коэффициентов размытости ядра”. Оптимизация проводилась при помощи алгоритма Недлера - Мидда. Приведены результаты моделирования при помощи персептрона Розенблатта и ядерной аппроксимации. Показано, что между выбранными алгоритмами построения моделей нет существенного различия в точности.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вычислительные технологии

Выпуск журнала: Т.22, 1

Номера страниц: 37-47

ISSN журнала: 15607534

Место издания: Новосибирск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт вычислительных технологий Сибирского отделения Российской академии наук

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.