Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы

• Veröffentlicht in: Кибернетика и системный анализ
• Datum: 2015
• Hauptverfasser: Бодянский, Е.В., Бойко, Е.А., Плисс, И.П.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2015
• Schlagworte: Кибернетика
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124833
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы / Е.В. Бодянский, Е.А. Бойко, И.П. Плисс // Кибернетика и системный анализ. — 2015. — Т. 51, № 4. — С. 13-18. — Бібліогр.: 21 назв. — рос.

Предложен метод обучения нейро-фаззи систем, который включает процессы эволюции архитектуры, самообучения функций принадлежности и обучения синаптических весов. Этот подход обеспечивает высокое быстродействие и возможность обрабатывать информацию в on line режиме, адаптируя при этом параметры и структуру системы к условиям задачи. Запропоновано метод навчання нейро-фаззі систем, який поєднує процеси еволюції архітектури, самонавчання функцій належності і навчання синаптичних ваг. Цей підхід забезпечує високу швидкодію і можливість обробляти інформацію в on line режимі, адаптуючи при цьому параметри і структуру системи до умов задачі. A neuro-fuzzy system learning method is proposed. It combines architecture evolving processes, membership functions self-learning, and synaptic weights learning. This method provides quick response and on-line information processing by adapting the system parameters and structure to problem conditions.