ПОБУДОВА ЕМПІРИЧНИХ ФОРМУЛ ЗА ДОПОМОГОЮ БАГАТОШАРОВИХ НЕЙРОПОДІБНИХ СТРУКТУР ГЕОМЕТРИЧНИХ ПЕРЕТВОРЕНЬ

Анотація

Запропоновано методи побудови самоорганізаційних поліноміальних моделей регресії з функціональним розширенням сигналів на основі машини геометричних перетворень. Функціональне розширення вхідних сигналів реалізується за допомогою набору поліномів Колмогорова-Габора. Для побудови полінома Колмогорова-Габора використовуються головні компоненти, які виділяються шляхом побудови автоасоціативної мережі на основі вхідних і вихідних сигналів. Наведено результати побудови аналітичної формули, яка може бути використана для подальших прогнозувань задач зі схожими залежностями у моделях даних. На основі отриманих результатів встановлено ефективну здатність прогнозування розробленого методу для вибірок великого розміру.