| dc.contributor | Брестский государственный технический университет | ru_RU |
| dc.contributor | Brest State Technical University | ru_RU |
| dc.contributor.author | Марушко, Евгений Евгеньевич | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2019-08-21T14:26:35Z | |
| dc.date.available | 2019-08-21T14:26:35Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.identifier.citation | Марушко, Е. Е. Применение ансамблей нейронных сетей для прогнозирования телеметрических параметров корректирующей двигательной установки космического аппарата / Е. Е. Марушко // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2015. – № 5. – С. 27–30. – Библиогр.: с. 29–30 (6 назв.). | ru_RU |
| dc.identifier.issn | 1818-1112 | |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/924 | |
| dc.description | MARUSHKO Е. Е. Using ensembles of neural networks for prediction of spacecraft corrective propulsion system telemetry parameters | ru_RU |
| dc.description.abstract | Рассматриваются вопросы интеллектуальной обработки сложных слабоформализуемых задач в области анализа телеметрической информации. Подробно рассматриваются методы объединения нейронных сетей (НС) в ансамбли на основе взвешивания для решения задачи прогнозирования. Анализируется возможность дообучения нейросетевого ансамбля. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.relation.ispartofseries | Физика, математика, информатика; | |
| dc.subject | информационные технологии | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | information technology | ru_RU |
| dc.subject | neural networks | ru_RU |
| dc.title | Применение ансамблей нейронных сетей для прогнозирования телеметрических параметров корректирующей двигательной установки космического аппарата | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.032.26 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | Issues related to intellectual processing of complex poorly formalized tasks in the field of the analysis of telemetry data are considered. Methods of combining of neural networks into ensembles based on weighing for forecasting tasks are described in detail. Possibility of additional training of the neural network ensemble is analyzed. | ru_RU |
