Reconstrucción de dinámicas caóticas y/o ruidosas usando redes neuronales

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Se muestra que las redes neuronales son capaces de aprender la ley dinámica de series temporales caóticas y/o ruidosas a partir de un número limitado de observaciones. La capacidad predictiva de las mismas supera la de los métodos convencionales tales como el algoritmo no-lineal wimplex, o los model...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Navone, Hugo Daniel, Cecatto, Hermenegildo Alejandro
Lenguaje:Español
Publicado: 1993
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v05_n01_p116
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires

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