Neural network model with fuzzy activation functions for time seriespredictions

Neural network model with fuzzy activation functions for time seriespredictions

Bibliographic Details
Parent link:Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники/ Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР).— , 1997-
T. 19, № 4.— 2016.— [С. 49-51]
Main Author: Nguen Anh Tu
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт кибернетики (ИК) Кафедра автоматики и компьютерных систем (АИКС)
Other Authors: Korikov A. M. Anatoly Mikhailovich
Summary:Title screen
This study develops neural models using fuzzy activation functions to solve the problems of time series predictions. Several fuzzy neural networks with different types of activation function are created. The paper shows the comparison result between the feasibilities of these networks for solving time series prediction problems.
Разрабатываются модели нейронов с нечеткими функция-ми активации для решения проблемы прогнозированиявременных рядов. На основе моделей нейронов с нечет-кими функциями активации создаются модели нечеткихнейронных сетей (ННС) и проводится анализ возможно-стей ННС для решения задач прогнозирования временныхрядов
Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса
Published: 2016
Subjects:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
модели
нейроны
функции принадлежности
активационная функция
временные ряды
прогнозирование
fuzzy neural network
fuzzy activation function
membership function
time series predictions
Online Access:http://dx.doi.org/10.21293/1818-0442-2016-19-4-5-9
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=654713

Similar Items

Similar Items