| Аннотацiя: |
Рассмотрена проблема прогнозирования финансовых процессов на рынках
ценных бумаг. Для ее решения предложено применение каскадных нео-фаззи
нейронных сетей. Описана архитектура этих сетей, рассмотрены алгоритмы
обучения — градиентный и Уидроу-Хоффа. Рассмотрена проблема синтеза
структуры нео-фаззи каскадной сети и предложен алгоритм МГУА для ее решения. Проведены экспериментальные исследования точности прогнозирования биржевых индексов с применением указанных методов обучения в зависимости от числа каскадов, числа входных переменных и их лингвистичеcких значений и оценена их эффективность. |
