Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы
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 стру...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Дата: | 2015 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2015
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124833 |
| 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: | 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. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862712586224533504 |
|---|---|
| author | Бодянский, Е.В. Бойко, Е.А. Плисс, И.П. |
| author_facet | Бодянский, Е.В. Бойко, Е.А. Плисс, И.П. |
| citation_txt | 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и системный анализ |
| description | 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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:38:37Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-124833 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0023-1274 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:38:37Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Бодянский, Е.В. Бойко, Е.А. Плисс, И.П. 2017-10-06T18:57:53Z 2017-10-06T18:57:53Z 2015 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. 0023-1274 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124833 004.032.26 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. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Кибернетика Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы Адаптивний метод гібридного навчання еволюціонуючої нейро-фаззі системи Adaptive method of hybrid learning for evolving neuro-fuzzy system Article published earlier |
| spellingShingle | Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы Бодянский, Е.В. Бойко, Е.А. Плисс, И.П. Кибернетика |
| title | Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы |
| title_alt | Адаптивний метод гібридного навчання еволюціонуючої нейро-фаззі системи Adaptive method of hybrid learning for evolving neuro-fuzzy system |
| title_full | Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы |
| title_fullStr | Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы |
| title_full_unstemmed | Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы |
| title_short | Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы |
| title_sort | адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы |
| topic | Кибернетика |
| topic_facet | Кибернетика |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124833 |
| work_keys_str_mv | AT bodânskiiev adaptivnyimetodgibridnogoobučeniâévolûcioniruûŝeineirofazzisistemy AT boikoea adaptivnyimetodgibridnogoobučeniâévolûcioniruûŝeineirofazzisistemy AT plissip adaptivnyimetodgibridnogoobučeniâévolûcioniruûŝeineirofazzisistemy AT bodânskiiev adaptivniimetodgíbridnogonavčannâevolûcíonuûčoíneirofazzísistemi AT boikoea adaptivniimetodgíbridnogonavčannâevolûcíonuûčoíneirofazzísistemi AT plissip adaptivniimetodgíbridnogonavčannâevolûcíonuûčoíneirofazzísistemi AT bodânskiiev adaptivemethodofhybridlearningforevolvingneurofuzzysystem AT boikoea adaptivemethodofhybridlearningforevolvingneurofuzzysystem AT plissip adaptivemethodofhybridlearningforevolvingneurofuzzysystem |