A neural network algorithm for the prediction of events in multidimensional time series and its application to the analysis of data in cosmic physicsстатья

Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science

Информация о цитировании статьи получена из Scopus
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 28 мая 2015 г.

Работа с статьей


[1] A neural network algorithm for the prediction of events in multidimensional time series and its application to the analysis of data in cosmic physics / J. S. Shugai, S. A. Dolenko, I. G. Persiantsev, Y. V. Orlov // Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications. — 2006. — Vol. 16, no. 1. — P. 79–81. Many practical problems are related to the search for interconnections between the behavior of complex objects and relatively rare events caused by this behavior or correlated with it. In such cases, it can be assumed that the occurrence of each event is preceded by some phenomenon, i.e., a combination of values of the features describing the object under consideration in a known range of time delays. This work continues the investigation of the neural-network based method for analyzing such objects developed by authors elsewhere. The method aims at revealing morphological and dynamical features that cause the event or precede its occurrence. [ DOI ]

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