Статьи

О разработке гибридных нейросетевых моделей в задачах прогнозирования временных рядов

О разработке гибридных нейросетевых моделей в задачах прогнозирования временных рядов

Автор статьи: Е.В. Пучков Последнее время нейронные сети продемонстрировали впечатляющие результаты при решении прикладных задач анализа данных. Как и любой метод, искусственные нейронные сети имеют свои достоинства и недостатки. К главному достоинству нейронных сетей относится их способность эффективно строить нелинейные зависимости, точно описывающие исходные данные. Другими достоинствами являют... Читать полностью...

Прогнозирование социально-экономических показателей с помощью многомерных динамических моделей временных рядов

Прогнозирование социально-экономических показателей с помощью многомерных динамических моделей временных рядов

Автор статьи: В.В. Мисюра Целью представленной работы является рассмотрение и изучение методов прогнозирования временных рядов на основе многомерного подхода на примере исследования социально-экономических показателей. Вопросам прогнозирования временных рядов уделяется значительное внимание в литературе, начиная с учебников по математической статистике и эконометрике и заканчивая узкоспециализиров... Читать полностью...

Разработка инжинирингового подхода к моделированию ценообразования на рынке строительных материалов

Разработка инжинирингового подхода к моделированию ценообразования на рынке строительных материалов

Авторы статьи: Е.В. Пучков 30 сентября 2017 года запущена в опытную эксплуатацию государственная информационная система ценообразования в строительстве. Эти работы проводятся в рамках реформы системы ценообразования Министерством строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации.  Материальные ресурсы являются одним из основных элементов сметной стоимости строительства. Номенкла... Читать полностью...

Разработка системы хранения ансамблей нейросетевых моделей

Разработка системы хранения ансамблей нейросетевых моделей

Авторы статьи: Пучков Е.В., Терехов С. Введение Важным инструментов в работе специалиста по анализу данных и машинному обучению является программное обеспечение для организации экспериментов. Прежде всего это связано с большим количеством этапов в обработке данных и спецификой их осуществления. В ходе работы был спроектирован и разработан прототип системы хранения ансамблей нейросетевых моделей, о... Читать полностью...

Prediction Intervals For Time Series Using Neural Networks Based On Wavelet-Core

Prediction Intervals For Time Series Using Neural Networks Based On Wavelet-Core

The authors: Grigoriy Belyavskiy, Valentina Misyura, Evgeny Puchkov Introduction At the prediction for the time series there are problems of the noise, the non-stationarity, and we don’t have enough information to choose the financial market model. In this situation, the usage of an artificial neural network is justified. It allows obtaining non-linear and non-stationary models using the training ... Читать полностью...

Программная реализация искусственной нейронной сети на основе ряда Вольтерра

Программная реализация искусственной нейронной сети на основе ряда Вольтерра

Авторы статьи: Е.В. Пучков,  В.А. Алексеев Введение Актуальность исследований в области применения искусственных нейронных сетей (ИНС) подтверждается различными источниками [1, 2]. В настоящее время присутствует значительный технологический рост в области проектирования нейронных сетей и нейрокомпьютеров. За последние годы уже открыто немало новых возможностей нейронных сетей, а работы в данной об... Читать полностью...

Нейросетевое имитационное моделирование скачкообразных процессов на примере устойчивых и умеренно устойчивых процессов

Нейросетевое имитационное моделирование скачкообразных процессов на примере устойчивых и умеренно устойчивых процессов

Авторы статьи: Белявский Г.И., Кондратьева Т.Н., Мисюра В.В. Введение. Процессы Леви можно рассматривать как непрерывный аналог случайного блуждания. Это процессы с траекториями непрерывными справа и имеющими пределы слева. Разрывы траекторий происходят в случайные моменты времени, число которых конечное на любом конечном временном интервале и не более чем счетное на бесконечном интервале. Важное ... Читать полностью...

Разработка методов динамического построения искусственной нейронной сети на основе ряда Вольтерра и вейвлет-ядра

Разработка методов динамического построения искусственной нейронной сети на основе ряда Вольтерра и вейвлет-ядра

Авторы статьи: Пучков Е.В., Белявский Г.И. Введение Искусственные нейронные сети (ИНС) персептронного типа используются в различных приложениях с большим успехом благодаря тому, что они универсальны и способны к обобщению. Но с другой стороны использование ИНС связано с определенными проблемами, самое главное – нет гарантий, что фиксированная модель будет хорошо работать для решения прикладной зад... Читать полностью...

Нейросетевое приложение для оценивания характеристической экспоненты процесса Леви на примере распределения Бандорффa-Нильсена

Нейросетевое приложение для оценивания характеристической экспоненты процесса Леви на примере распределения Бандорффa-Нильсена

Авторы статьи: Белявский Г.И. Пучков Е.В., Лила В.Б.  Введение. Основная задача, которая рассматривается в статье, заключается в построении нейросетевой модели для оценки характеристической экспоненты процесса Леви. Первая работа, связанная с вычислением характеристик случайной последовательности была выполнена в 1949 году Д. Хеббом [1]. Эта работа была связана с решением задачи самообучения нейро... Читать полностью...

Методология обучения рекуррентной искусственной нейронной сети  с динамической стековой памятью

Методология обучения рекуррентной искусственной нейронной сети с динамической стековой памятью

Авторы статьи: Лила В.Б., Пучков Е.В. К одному из сложных видов искусственных нейронных сетей (ИНС) относятся рекуррентные, в которых имеются обратные связи. В первых рекуррентных ИНС главной идеей было обучение своему выходному сигналу на предыдущем шаге. Рекуррентные сети реализуют нелинейные модели, которые могут быть применены для оптимального управления процессами, изменяющимися во времени, т... Читать полностью...

Сравнительный анализ алгоритмов обучения искусственной нейронной сети

Сравнительный анализ алгоритмов обучения искусственной нейронной сети

Автор статьи: Е.В. Пучков Методы обучения искусственных нейронных сетей (ИНС) разделяют на четыре категории: нулевого порядка, первого порядка, второго порядка и нелокальные модификации одноточечных методов. Поскольку целевая функция в задачах обучения многоэкстремальная, для нахождения глобального экстремума используют генетические алгоритмы, методы облака, рестартов, поколений, модифицированный ... Читать полностью...

Алгоритм и программная реализация гибридного метода обучения искусственных нейронных сетей

Алгоритм и программная реализация гибридного метода обучения искусственных нейронных сетей

Авторы статьи: Белявский Г.И., Лила В.Б., Пучков Е.В. Задача обучения искусственной нейронной сети (ИНС) может рассматриваться как задача оптимизации, при этом основная проблема заключается в выборе среди разнообразных оптимизационных методов наиболее подходящего[2]. Выбор в пользу градиентных методов обоснован тем, что, как правило, в задачах обучения ИНС целевую функцию можно выразить в виде диф... Читать полностью...

Разработка информационно-аналитической системы на основе многомерного хранилища данных

Разработка информационно-аналитической системы на основе многомерного хранилища данных

Авторы статьи: Пучков Е.В., Пономарева Е.И. (каф. ПМиВТ, Ростов-на-Дону) Ключевая роль в развитии системы российского образования традиционно принадлежит классическим университетам, которые реализуют программы обучения разных уровней и проводят исследования по приоритетным направлениям. Современные университеты не уступают по сложности крупным коммерческим предприятиям, а потому их нормальное функ... Читать полностью...

Автоматизированная система проектирования искусственной нейронной сети

Автоматизированная система проектирования искусственной нейронной сети

Авторы статьи: Белявский Г.И., Пучков Е.В., Чернов А.В. В работе рассматривается многослойный персептрон, который представляет из себя следующую структуру: множество сенсорных элементов (входных узлов или узлов источника), которые образуют входной слой; одного или нескольких скрытых слоев вычислительных нейронов (ассоциативных элементов) и одного выходного слоя нейронов (реагирующие элементы). Вхо... Читать полностью...

Разработка системы поддержки принятия решений для управления кредитными рисками банка

Разработка системы поддержки принятия решений для управления кредитными рисками банка

Автор статьи: Пучков Е.В. Кредитный риск (риск контрагента) представляет собой риск частичной или полной неплатежеспособности заемщика, риск неуплаты заемщиком основного долга и процентов, причитающихся кредитору в установленный срок. Такой риск возникает в тех областях деятельности, где успех зависит от результатов работы заемщика, контрагента или эмитента. Поэтому управление кредитным риском сво... Читать полностью...

Страница 1 из 212