| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Time Series Models Discovery with Similarity-Based Neuro-Fuzzy Networks and Evolutionary Algorithms (PDF, 546 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Valdés, Julio |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Proceedings of the 2002 IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI'02), May 12-17, 2002., Hawaii, USA |
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| Résumé | La découverte de configurations de dépendance dans les systèmes dynamiques hétérogènes multivariés repose sur le recours à des réseaux neuroflous et à des algorithmes évolutifs fondés sur des similarités. L'espace de recherche contient des modèles généraux autorégressifs non linéaires qui représentent la structure de dépendance du processus. Les exemples montrent que la méthode proposée donne de meilleurs résultats que la méthode statistique classique. |
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| Date de publication | 2002 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 44901 |
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| Numéro NPARC | 8913484 |
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| Identificateur de l’enregistrement | 31d9a7b0-f8f9-4666-b468-88b99342d1cf |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-03-30 |
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