Neural network analysis of time series with switching dynamicsстатья

Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
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: 29 мая 2015 г.

Работа с статьей


[1] Neural network analysis of time series with switching dynamics / S. A. Dolenko, Y. V. Orlov, I. G. Persiantsev, Y. S. Shugai // Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications. — 2003. — Vol. 13, no. 1. — P. 14–16. Recently, an algorithm was proposed for designing hierarchical neural network classifiers that combines supervised learning with self-organization. Then, it was further developed for analysis and segmentation of time series with switching dynamics. Here, we propose a new development of the algorithm that provides more accurate determination of borders of segments with constant dynamics. The results of numerical experiments on analysis of model pseudochaotic time series and of real biomedical data are presented.

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