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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Математичні машини і системи
Datum:2015
1. Verfasser: Субботин, С.А.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2015
Schlagworte:
Обчислювальні системи
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113466
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-113466
record_format dspace
spelling Субботин, С.А.
2017-02-09T10:50:51Z
2017-02-09T10:50:51Z
2015
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
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113466
004.93
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.
Работа выполнена в рамках госбюджетной научно-исследовательской темы Запорожского национального технического университета "Интеллектуальные информационные технологии автоматизации проектирования, моделирования, управления и диагностирования производственных процессов и систем" при поддержке проекта “Centers of Excellence for young RESearchers” Европейской Комиссии (№ 544137-TEMPUS-1-2013-1-SKTEMPUS-JPHES).
ru
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
Математичні машини і системи
Обчислювальні системи
Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось
Побудова нейро-нечітких моделей за прецедентами з хешуючим перетворенням на узагальнену вісь
Construction of neuro-fuzzy models by precedents with hashing transformation on generalized axis
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось
spellingShingle Построение нейро-нечетких моделей по прецедентам с хэширующим преобразованием на обобщенную ось
Субботин, С.А.
Обчислювальні системи
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
author Субботин, С.А.
author_facet Субботин, С.А.
topic Обчислювальні системи
topic_facet Обчислювальні системи
publishDate 2015
language Russian
container_title Математичні машини і системи
publisher Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
format Article
title_alt Побудова нейро-нечітких моделей за прецедентами з хешуючим перетворенням на узагальнену вісь
Construction of neuro-fuzzy models by precedents with hashing transformation on generalized axis
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. 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.
issn 1028-9763
url https://nasplib.isofts.kiev.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.
work_keys_str_mv AT subbotinsa postroenieneironečetkihmodeleipoprecedentamshéširuûŝimpreobrazovaniemnaobobŝennuûosʹ
AT subbotinsa pobudovaneironečítkihmodeleizaprecedentamizhešuûčimperetvorennâmnauzagalʹnenuvísʹ
AT subbotinsa constructionofneurofuzzymodelsbyprecedentswithhashingtransformationongeneralizedaxis
first_indexed 2025-12-02T06:42:11Z
last_indexed 2025-12-02T06:42:11Z
_version_ 1850861829620760576

Ähnliche Einträge