Гібридні методи машинного навчання в системах інтелектуальної обробки даних

Гришко, А. О.

Публікація:
Гібридні методи машинного навчання в системах інтелектуальної обробки даних

dc.contributor.author	Гришко, А. О.
dc.date.accessioned	2016-11-15T14:01:59Z
dc.date.available	2016-11-15T14:01:59Z
dc.date.issued	2013
dc.description.abstract	Дисертацію присвячено розробці гібридних методів машинного навчання в інтелектуальних системах різного функціонального призначення (на прикладі трейдингових систем та систем інтелектуального керування), що дозволяють підвищити ефективність стратегій прийняття рішень. Запропоновано метод адаптації структури технічних індикаторів до поточного стану біржового ринку з подальшим формуванням стратегій трейдингової інтелектуальної системи, що базується на використанні комбінованого RL-навчання та генетичних алгоритмів. Запропоновано гібридний метод керування запасами з використанням стохастичного динамічного програмування та техніки навчання з підкріпленням, що є сумісною з несепарабельним критерієм. Модифіковано метод нейромережевої апроксимації Q-функцій RL-алгоритму, що дозволяє здійснювати корекцію конфігурації апроксимуючого багатошарового персептрону. Удосконалено структуру моделі прогнозування, алгоритм навчання якої базується на застосуванні нейромережевого фільтра-предиктора, що на відміну від існуючих забезпечує високу швидкодію та якість прогнозів в умовах нестаціонарності та невизначеності. Запропонована модель може бути використана для прогнозування тренду сигналів підкріплення при інтелектуальному керуванні динамічними об’єктами. Розроблені методи було програмно реалізовано та використано для ряду практичних впроваджень.	uk_UA
dc.identifier.citation	Гришко А. О. Гібридні методи машинного навчання в системах інтелектуальної обробки даних : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / А. О. Гришко ; МОН України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2013. – 20 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/3448
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	машинне навчання	uk_UA
dc.subject	сигнал підкріплення	uk_UA
dc.subject	гібридний метод	uk_UA
dc.subject	трейдингова система	uk_UA
dc.subject	генетичний алгоритм	uk_UA
dc.subject	нейромережева апроксимація	uk_UA
dc.title	Гібридні методи машинного навчання в системах інтелектуальної обробки даних	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication