350 rub
Journal Neurocomputers №8-9 for 2003 г.
Article in number:
Authors:
Абовский Н.П., Максимова О.М.
Abstract:
Разработан эффективный практический метод пошагового прогнозирования, основанный на последовательном продвижении с интерполяционным пополнением данных вблизи подвижной границы и доучиванием нейросети, что соответствует эволюционной модели познания. Метод применен к двумерной задаче прогнозирования деформирования изгибаемой пластинки. Получены достаточно точные результаты прогнозирования по всей области в отличие от традиционного применения нейросетевой экстраполяции, которое не обеспечивает желаемой точности и глубины прогнозирования. Исследовано на примерах влияние массива исходной информации обучающей выборки, ее топологии и плотности на процесс и развитие прогнозирования.