%0 article
%A Харин Ю. С., 
%T Нейросетевые модели биномиальных временных рядов в задачах анализа данных
%D 2021
%R 10.29235/1561-8323-2021-65-6-654-660
%J Доклады Национальной академии наук Беларуси
%X В данном сообщении рассматриваются задачи построения нейросетевых моделей дискретных временных рядов и использования их для компьютерного анализа данных. Представлено новое семейство нейросетевых моделей дискретных временных рядов, позволяющих аппроксимировать любой тип стохастической зависимости состояний временного ряда от его предыстории. Установлены условия эргодичности и отношение эквивалентности для этих моделей. Построены состоятельные статистические оценки параметров моделей и алгоритмы компьютерного анализа данных с использованием нейросетевых моделей: алгоритмы оценивания параметров, прогнозирования и распознавания образов.
%U https://www.academjournals.by/publication/2458