Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось

Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось

Решена задача автоматизации построения диагностических и распознающих моде- лей по прецедентам на основе нейро-нечетких сетей. Предложен метод построения нейро- нечётких сетей с хэширующим преобразованием на обобщённую ось, который позволяет повысить уровни автоматизации синтеза и обобщения моделе...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2015
Автор: Субботин, С.А.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2015
Назва видання:Математичні машини і системи
Теми:
Обчислювальні системи
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/113466
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось / С.О. Субботін // Математичні машини і системи. — 2015. — № 1. — С. 20-28. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-113466
record_format dspace
spelling irk-123456789-1134662017-02-10T03:02:13Z Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось Субботин, С.А. Обчислювальні системи Решена задача автоматизации построения диагностических и распознающих моде- лей по прецедентам на основе нейро-нечетких сетей. Предложен метод построения нейро- нечётких сетей с хэширующим преобразованием на обобщённую ось, который позволяет повысить уровни автоматизации синтеза и обобщения моделей, упростить структуру и сократить число параметров, а также повысить интерпретабельность нейро-нечетких сетей. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, а также проведены эксперименты по его исследованию при решении практических задач. The problem of automation build the diagnostic and recognizing models by precedents on the basis of neuro-fuzzy networks is solved. The method of neuro-fuzzy network construction with hashing transformation on the generalized axis is proposed. It allows to increase the levels of automation of synthesis and of generalization of models, to simplify the structure and to reduce the number of parameters, and to increase the interpretability of neuro-fuzzy networks. Software implementing proposed method is developed. The experiments with proposed method in practical problem solving were conducted. Вирішено задачу автоматизації побудови діагностичних і розпізнавальних моделей за прецедентами на основі нейро-нечітких мереж. Запропоновано метод побудови нейро-нечітких мереж з хешуючим перетворенням на узагальнену вісь, який дозволяє підвищити рівні автоматизації синтезу та узагальнення моделей, спростити структуру і скоротити число параметрів, а також підвищити інтерпретабельність нейро-нечітких мереж. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований метод, а також проведені експерименти з його дослідження при вирішенні практичних завдань. 2015 Article Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось / С.О. Субботін // Математичні машини і системи. — 2015. — № 1. — С. 20-28. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. 1028-9763 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/113466 004.93 ru Математичні машини і системи Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Обчислювальні системи
Обчислювальні системи
spellingShingle Обчислювальні системи
Обчислювальні системи
Субботин, С.А.
Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось
Математичні машини і системи
description Решена задача автоматизации построения диагностических и распознающих моде- лей по прецедентам на основе нейро-нечетких сетей. Предложен метод построения нейро- нечётких сетей с хэширующим преобразованием на обобщённую ось, который позволяет повысить уровни автоматизации синтеза и обобщения моделей, упростить структуру и сократить число параметров, а также повысить интерпретабельность нейро-нечетких сетей. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, а также проведены эксперименты по его исследованию при решении практических задач.
format Article
author Субботин, С.А.
author_facet Субботин, С.А.
author_sort Субботин, С.А.
title Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось
title_short Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось
title_full Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось
title_fullStr Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось
title_full_unstemmed Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось
title_sort построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось
publisher Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
publishDate 2015
topic_facet Обчислювальні системи
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/113466
citation_txt Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось / С.О. Субботін // Математичні машини і системи. — 2015. — № 1. — С. 20-28. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.
series Математичні машини і системи
work_keys_str_mv AT subbotinsa postroenienejronečetkihmodelejpoprecedentamshéširuûŝimpreobrazovaniemnaobobŝennuûosʹ
first_indexed 2024-03-30T09:27:20Z
last_indexed 2024-03-30T09:27:20Z
_version_ 1796149991833600000

Схожі ресурси