Ф.И.О.

Частиков Аркадий Петрович

Ученая степень

• кандидат технических наук

Ученое звание

профессор

Почетное звание

—

Организация, должность

• Кубанский государственный технологический университет
 
 

Научные интересы

Адрес веб-сайта

—

Электропочта

—

Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)

0

TOP5 соавторов

• Урвачев П. М. ⁵
• Тотухов К. Е. ²
• Глухов Ю. А. ¹
• Шевченко Д. В. ¹
• Корниенко В. Г. ¹

Статей в журнале: 6 шт

Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ

• pdf  268.865kb doc 268.865kb Просмотров: 1247 Дата: 30.04.2014
  Частиков А. П. Малыхина М. П. Урвачев П. М.

  Анализ распознавания паттернов нейросетевыми методами

  05.00.00 Технические науки

  Краткое описание

  В статье рассматривается набор основных паттернов технического анализа, обзор методики распознавания их нейросетевыми методами. Рассмотрены существующие подходы, установлены проблемы. Показаны причины актуальности описанной методики

• pdf  258.540kb doc 258.540kb Просмотров: 373 Дата: 30.12.2016
  Частиков А. П. Урвачев П. М. Тотухов К. Е.

  Гибридная нейро-экспертная система для идентификации значимых событий на графиках временных рядов

  05.00.00 Технические науки

  Краткое описание

  Данная статья раскрывает применение гибридной нейро/экспертной системы-сети к задаче отыскания значимых событий данных исследований поведения рынка. Нейронная сеть обучается методом обратного распространения ошибки и используется для выделения трендов во времени. Экспертная система используется для определения степени значимости данных

• pdf  243.288kb doc 243.288kb Просмотров: 396 Дата: 31.03.2017
  Частиков А. П. Урвачев П. М. Шевченко Д. В.

  Нейросетевой алгоритм распознавания паттернов в котировках фондовых бирж

  05.00.00 Технические науки

  Краткое описание

  Последние исследования показывают, что паттерны фондовых индексов могут содержать полезную информацию для предсказания цен на фондовом рынке. В данный момент существуют два базовых алгоритма распознавания паттернов: совпадение по правилу и совпадение по шаблону. Тем не менее, оба алгоритма требуют участия эксперта в предметной области. Для решения данных проблем в работе предлагаются подход распознавания паттернов индексов фондовых бирж на основе искусственных нейронных сетей. Эксперимент показывает, что нейронная сеть способна эффективно обучаться характеристикам паттернов и распознавать их с высокой точностью

• pdf  170.961kb doc 170.961kb Просмотров: 1085 Дата: 30.04.2014
  Глухов Ю. А. Частиков А. П. Корниенко В. Г. Глушко С. П.

  Разработка устройства для экспертной диагностики систем на основе нечеткой логики нейронных сетей

  05.00.00 Технические науки

  Краткое описание

  В статье приведен пример реализации устройства на основе нечеткой логики, способного по косвенным физическим параметрам определить работоспособность технологической системы

• pdf  355.584kb doc 355.584kb Просмотров: 341 Дата: 30.12.2016
  Частиков А. П. Урвачев П. М. Тотухов К. Е.

  Распознавание паттернов в диаграммах управления на основе нейронных сетей с подкреплением

  05.00.00 Технические науки

  Краткое описание

  Данная статья раскрывает применение нейронных сетей для распознавания паттернов в диаграммах управления. Распознать неестественные ситуации при управлении можно путём анализа паттернов на диаграмме. Нейронные сети с подкреплением являются третьим поколением нейронных сетей и в данной работе предлагаются для распознавания паттернов в диаграмме управления. Также, рассматриваются варианты усовершенствования данного алгоритма обучения в виде дополнительных правил для синоптических пауз, временных констант и порогов переключений нейронов

• pdf  219.201kb doc 219.201kb Просмотров: 984 Дата: 30.05.2014
  Частиков А. П. Урвачев П. М. Аксенов Г. В.

  Регрессионный анализ для прогнозирования объема работ при ремонте дорог

  05.00.00 Технические науки

  Краткое описание

  В статье приведен пример планирования денежных средств на содержание и ремонт дорог в асфальтовом исполнении с учетом их интенсивного износа в зимний период