Ансамбль нейромереж GRNN на підставі зміщених поверхонь відгуку для задач електронної комерції - Вітинський, П. Б.; Ткаченко, Р. О.; Ізонін, І. В. (Scientific Bulletin of UNFU, 2019)
Розв'язок задач електронної комерції, які здебільшого характеризуються нелінійними поверхнями відгуку, є важливим завданням. Застосування сучасних засобів обчислювального інтелекту не завжди є доречним зважаючи на складність реалізації процедур навчання і налагодження. Неітеративні засоби та нейронні мережі без навчання також не забезпечують задовільної точності результату. З огляду на це у роботі описано новий ансамбль на підставі нейронних мереж узагальненої регресії. Основна ідея розробленого ансамблю полягає в лінеаризації поверхні відгуку, що задається даними наявної вибірки. Для цього отримана за допомогою мережі GRNN поверхня подається на вхід лінійної нейроподібної структури. Така комбінація забезпечує підвищення точності роботи ансамблю під час розв'язання поставленої задачі. Описаний ансамбль застосовано для розв'язання задачі прогнозування ціни на вживані автомобілі. Експериментальним способом підібрано оптимальні параметри його роботи. Шляхом порівняння із відомими методами встановлено найвищу точність його роботи. Результати експериментальних досліджень порівняно з теоретичними оцінками на підставі висновків теореми Кондорсе про журі присяжних. Розроблений ансамбль нейронних мереж узагальненої регресії на підставі зміщення поверхонь відгуку та з додатковим використанням нейроподібних структур Моделі послідовних геометричних перетворень варто застосовувати під час розв'язання різноманітних задач електронної комерції підвищеної точності.