Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных

В статье предложены структуры динамических (рекуррентных) и статических (слоистых) нейронных сетей для обработки стационарных и нестационарных сигналов. Эти структуры позволяют работать на больших временных интервалах и в непрерывном режиме, аппроксимировать временные ряды и функциональные зависи...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2009
Hauptverfasser: Басканова, Т.Ф., Ланкин, Ю.П.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
Schlagworte:
Online Zugang:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8167
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных / Т.Ф. Басканова, Ю.П. Ланкин // Штучний інтелект. — 2009. — № 4. — С. 483-489. — Бібліогр.: 29 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-8167
record_format dspace
fulltext
spelling irk-123456789-81672010-05-14T12:02:14Z Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных Басканова, Т.Ф. Ланкин, Ю.П. Нейросетевые и нечеткие системы В статье предложены структуры динамических (рекуррентных) и статических (слоистых) нейронных сетей для обработки стационарных и нестационарных сигналов. Эти структуры позволяют работать на больших временных интервалах и в непрерывном режиме, аппроксимировать временные ряды и функциональные зависимости, а также выполнять распределенную обработку входных данных. У статті запропоновані структури динамічних (рекурентних) та статичних (шаруватих) нейроних мереж для обробки стаціонарних та нестаціонарних сигналів. Ці структури дозволяють працювати на великих часових інтервалах та у безперервному режимі, апроксимувати часові ряди та функціональні залежності, а також виконувати розподілену обробку вхідних даних. 2009 Article Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных / Т.Ф. Басканова, Ю.П. Ланкин // Штучний інтелект. — 2009. — № 4. — С. 483-489. — Бібліогр.: 29 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8167 519.7 ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Нейросетевые и нечеткие системы
Нейросетевые и нечеткие системы
spellingShingle Нейросетевые и нечеткие системы
Нейросетевые и нечеткие системы
Басканова, Т.Ф.
Ланкин, Ю.П.
Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных
description В статье предложены структуры динамических (рекуррентных) и статических (слоистых) нейронных сетей для обработки стационарных и нестационарных сигналов. Эти структуры позволяют работать на больших временных интервалах и в непрерывном режиме, аппроксимировать временные ряды и функциональные зависимости, а также выполнять распределенную обработку входных данных.
format Article
author Басканова, Т.Ф.
Ланкин, Ю.П.
author_facet Басканова, Т.Ф.
Ланкин, Ю.П.
author_sort Басканова, Т.Ф.
title Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных
title_short Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных
title_full Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных
title_fullStr Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных
title_full_unstemmed Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных
title_sort нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate 2009
topic_facet Нейросетевые и нечеткие системы
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8167
citation_txt Нейросетевой анализ непрерывных потоков нестационарных данных / Т.Ф. Басканова, Ю.П. Ланкин // Штучний інтелект. — 2009. — № 4. — С. 483-489. — Бібліогр.: 29 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT baskanovatf nejrosetevojanaliznepreryvnyhpotokovnestacionarnyhdannyh
AT lankinûp nejrosetevojanaliznepreryvnyhpotokovnestacionarnyhdannyh
first_indexed 2025-07-02T10:54:56Z
last_indexed 2025-07-02T10:54:56Z
_version_ 1836532315070660608