Аннотация:
Описан метод комбинированного использования классических вероятностно-статистических моделей и нейронных сетей, ориентированный на повышение точности прогнозирования. При этом моменты математических моделей используются для нетривиального расширения признакового пространства при обучении нейронных сетей. На примере анализа нескольких ансамблей экспериментальных данных стелларатора Л-2М продемонстрирована эффективность предложенного подхода, особенно при использовании моментов моделей, полученных для приращений исходных наблюдаемых данных. Для реализации методов статистического анализа и предложенных алгоритмов машинного обучения создан цифровой сервис, архитектура и основные возможности которого также обсуждаются в рамках данной статьи.
Работа выполнена при частичной поддержке Стипендии Президента Российской Федерации молодым
ученым (СП-3956.2021.5).
Поступила в редакцию: 17.07.2021
Реферативные базы данных:
Тип публикации:
Статья
Образец цитирования:
А. К. Горшенин, В. Ю. Кузьмин, “Метод повышения точности нейросетевых прогнозов с использованием смешанных вероятностных моделей и его реализация в виде цифрового сервиса”, Информ. и её примен., 15:3 (2021), 63–74
\RBibitem{GorKuz21}
\by А.~К.~Горшенин, В.~Ю.~Кузьмин
\paper Метод повышения точности нейросетевых прогнозов с использованием смешанных вероятностных моделей и его реализация в виде цифрового сервиса
\jour Информ. и её примен.
\yr 2021
\vol 15
\issue 3
\pages 63--74
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia745}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264210309}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=46614684}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ia745
https://www.mathnet.ru/rus/ia/v15/i3/p63
Эта публикация цитируется в следующих 4 статьяx:
Anastasia Dostovalova, Andrey Gorshenin, “Small sample learning based on probability-informed neural networks for SAR image segmentation”, Neural Comput & Applic, 2025
А. М. Достовалова, “Нейросетевое квадродерево и его применение для сегментирования спутниковых изображений”, Информ. и её примен., 18:4 (2024), 77–85
A. K. Gorshenin, A. L. Vilyaev, “Finite Normal Mixture Models for the Ensemble Learning of Recurrent Neural Networks with Applications to Currency Pairs”, Pattern Recognit. Image Anal., 32:4 (2022), 780
А. Л. Виляев, А. К. Горшенин, “О моделировании торговых стратегий для валютных пар с использованием глубоких нейронный сетей и метода скользящего разделения смесей”, Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 25:4 (2021), 92–95
Цитирование в формате AMSBIB
Обратная связь: