Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам

Проанализированы известные методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей прямого распространения. Впервые предложены критерии, позволяющие оценивать временную и пространственную сложность неитеративных методов обучения нейро-нечетких сетей....

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Видавець:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Дата:	2010
Автор:	Субботин, С.А.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Назва видання:	Штучний інтелект
Теми:	Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56168
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Цитувати:	Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам / С.А. Субботин // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 153-157. — Бібліогр.: 13 назв. — рос.

Репозиторії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-56168
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-561682014-02-13T03:12:48Z Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам Субботин, С.А. Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов Проанализированы известные методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей прямого распространения. Впервые предложены критерии, позволяющие оценивать временную и пространственную сложность неитеративных методов обучения нейро-нечетких сетей. Проаналізовано відомі методи синтезу і моделі нейро-нечітких мереж прямого поширення. Уперше запропоновано критерії, що дозволяють оцінювати часову і просторову складність неітеративних методів навчання нейро-нечітких мереж. The known methods of synthesis and models of feed-forward neuro-fuzzy networks are analyzed. The new criteria for measuring the temporal and spatial complexity of non-iterative training methods of neuro-fuzzy networks are proposed. 2010 Article Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам / С.А. Субботин // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 153-157. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56168 004.93 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
spellingShingle	Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов Субботин, С.А. Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам Штучний інтелект
description	Проанализированы известные методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей прямого распространения. Впервые предложены критерии, позволяющие оценивать временную и пространственную сложность неитеративных методов обучения нейро-нечетких сетей.
format	Article
author	Субботин, С.А.
author_facet	Субботин, С.А.
author_sort	Субботин, С.А.
title	Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
title_short	Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
title_full	Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
title_fullStr	Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
title_full_unstemmed	Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
title_sort	методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate	2010
topic_facet	Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56168
citation_txt	Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам / С.А. Субботин // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 153-157. — Бібліогр.: 13 назв. — рос.
series	Штучний інтелект
work_keys_str_mv	AT subbotinsa metodysintezaimodelinejronečetkihsetejdlârešeniâzadačdiagnostikiiklassifikaciipopriznakam
first_indexed	2023-10-18T18:27:04Z
last_indexed	2023-10-18T18:27:04Z
_version_	1796144245361344512

Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам

Репозиторії

Схожі ресурси