МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ ТА КЛАСИФІКАЦІЇ ДАНИХ НА ОСНОВІ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Анотація

Стаття присвячена комплексному огляду моделей нейронних мереж у задачах прогнозування та класифікації. Знаходження сильних та слабких сторін різних способів прогнозування із застосуванням нейронних мереж. Дослідження можливостей поліпшення використання нейронних мереж у задачах прогнозування та класифікації.Мета роботи. Метою цієї роботи є дослідження методів прогнозування та класифікації даних на основі нейронних мереж. Що означає огляд вже наявних підходів та знаходження нових способів для вдосконалення вирішення вищевказаних задач. Знаходження способів поліпшення існуючих моделей. Завданням даного дослідження є порівняння існуючих методів використання нейронних мереж у задачах прогнозування і в здобутку нових підходів для покращення існуючих методів.Методологія. Базується на аналізі наукових публікацій моделей нейронних мереж, а також методів прогнозування та класифікації. Для цього використано надання характеристики та методи порівняльного аналізу сильних та слабких сторін нейронних мереж. А також надання рекомендацій щодо поліпшення методів прогнозування, де це можливо.Наукова новизна. Вирішення поставлених задач та наукова новизна даного дослідження полягає у виявленні способів поліпшення методів та у критеріальному порівнянні існуючих методів використання нейронних мереж, у задачах класифікації та прогнозування даних, вдосконалення нових підходів на основі вже існуючих, для покращення процесів обробки вищезазначених задач.Висновки. Аналіз моделей нейронних мереж у задачах прогнозування виявив їх сильні та слабкі сторони.Критеріальний аналіз встановив переваги методів прогнозування із використанням нейронних мереж.Запропоновано рекомендації щодо вдосконалення методів прогнозування.