Отбор существенных входных переменных при нейросетевом прогнозировании: сравнительный анализ методовстатья

Работа с статьей


[1] Отбор существенных входных переменных при нейросетевом прогнозировании: сравнительный анализ методов / А. Г. Гужва, С. А. Доленко, И. Г. Персианцев и др. // Нейроинформатика-2007. IX Всероссийская научно-техническая конференция. Сборник научных трудов. — Т. 2. — МИФИ Москва, 2007. — С. 251–258. Работа является продолжением предыдущей работы, в которой были рассмотрены такие методы выделения существенных переменных, как линейный анализ главных компонент, линейная регрессия и метод группового учета аргументов (МГУА). Рассмотрены следующие методы оценки существенности входных переменных: корреляционный анализ, кросс-энтропийный анализ, генетическое программирование, анализ весов нейронной сети и анализ с помощью постепенно усложняющейся нейронной сети. Приводится сравнение рассмотренных методов.

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть