Сравнительный анализ непараметрических алгоритмов на примере моделирования стохастических процессов
Скачать файл:
URI (для ссылок/цитирований):
http://www.ict.nsc.ru/jct/annotation/1771https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/69571
Автор:
Михов, Е. Д.
Д Михова, Е.
Непомнящий, О. В.
Коллективный автор:
Институт космических и информационных технологий
Кафедра вычислительной техники
Дата:
2017Журнал:
Вычислительные технологииБиблиографическое описание:
Михов, Е. Д. Сравнительный анализ непараметрических алгоритмов на примере моделирования стохастических процессов [Текст] / Е. Д. Михов, Е. Д Михова, О. В. Непомнящий // Вычислительные технологии. — 2017. — С. 37-47Аннотация:
Рассмотрена проблема моделирования стохастических безынерционных процес-
сов в пространстве входных-выходных переменных. Указаны некоторые отличия
между непараметрическими алгоритмами моделирования, а именно моделирова-
ния при помощи ядерной аппроксимации и персептрона Розенблатта—Парзена. Описаны принципы работы нейросетей и алгоритма обучения нейросетей. Раскрыто строение используемого в исследованиях персептрона. Рассмотрен алгоритм моделирования при помощи ядерной аппроксимации. Продемонстрирован результат оптимизации вектора “коэффициентов размытости ядра”. Оптимизация проводилась при помощи алгоритма Недлера—Мидда. Приведены результаты моделирования при помощи персептрона Розенблатта и ядерной аппроксимации. Показано, что между выбранными алгоритмами построения моделей нет существенного различия в точности.