|
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)
Метод повышения точности нейросетевых прогнозов с использованием смешанных вероятностных моделей и его реализация в виде цифрового сервиса
А. К. Горшенинa, В. Ю. Кузьминb a Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
b Факультет космических исследований Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова
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.
Ключевые слова:
нейронные сети, конечные нормальные смеси, вероятностные модели, прогнозирование, цифровой сервис, высокопроизводительные вычисления, турбулентная плазма, стелларатор.
Поступила в редакцию: 17.07.2021
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
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ia745 https://www.mathnet.ru/rus/ia/v15/i3/p63
|
|