Гібридні алгоритми самоорганізації моделей для прогнозування складних процесів

Домашня сторінка
→
Фізико-технічні та математичні науки
→
Відділення інформатики
→
Індуктивне моделювання складних систем
→
Індуктивне моделювання складних систем, 2010
→
Індуктивне моделювання складних систем, 2010, вип. 2
→
Переглянути статтю

dc.contributor.author	Степашко, В.С.
dc.contributor.author	Булгакова, О.С.
dc.contributor.author	Зосімов, В.В.
dc.date.accessioned	2011-02-26T13:18:32Z
dc.date.available	2011-02-26T13:18:32Z
dc.date.issued	2010
dc.identifier.citation	Гібридні алгоритми самоорганізації моделей для прогнозування складних процесів / В.С. Степашко, О.С. Булгакова, В.В. Зосімов // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2010. — Вип. 2. — С. 236-246. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.	uk_UA
dc.identifier.issn	XXXX-0044
dc.identifier.uri	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/17420
dc.description.abstract	A new kind of GMDH algorithm of hybrid type is proposed combining both multilayered and combinatorial schemes for model self-organization and includes the following main novelties: using initial arguments in each layer to avoid loosing the relevant ones; optimization of every partial model structure by combinatorial algorithm to avoid overfitting.	uk_UA
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.publisher	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України	uk_UA
dc.title	Гібридні алгоритми самоорганізації моделей для прогнозування складних процесів	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dc.status	published earlier	uk_UA
dc.identifier.udc	681.5.015