کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
409350 | 679068 | 2007 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Time series prediction using chaotic neural networks on the CATS benchmark
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
KIII is a strongly biologically inspired neural network model. It has a multi-layer architecture with excitatory and inhibitory neurons, which have massive lateral, feedforward, and delayed feedback connections between layers. KIII has been shown to be an efficient tool of classification and pattern recognition. In this work, we develop a methodology to use KIII for multi-step time series prediction. This method is applied to the IJCNN CATS benchmark data. Taking into account the results of CATS competition, we improve upon our method by tuning the K-network parameters, therefore providing a better set of parameters for prediction task.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 70, Issues 13–15, August 2007, Pages 2426–2439
Journal: Neurocomputing - Volume 70, Issues 13–15, August 2007, Pages 2426–2439
نویسندگان
Igor Beliaev, Robert Kozma,