Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности
Запропоновано нову структуру нечіткої регресійної моделі, за якої кожній точці факторного простору ставиться у відповідність нечітке число з параметричною функцією належності. Залежність параметрів цієї функції належності від факторів впливу описується чіткими регресійними моделями. Коефіцієнти рег...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Datum: | 2006 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2006
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206932 |
| 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: | Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности / С.Д. Штовба // Проблемы управления и информатики. — 2006. — № 6. — С. 38-44. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-206932 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Штовба, С.Д. 2025-09-26T13:34:12Z 2006 Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности / С.Д. Штовба // Проблемы управления и информатики. — 2006. — № 6. — С. 38-44. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206932 568.012 Запропоновано нову структуру нечіткої регресійної моделі, за якої кожній точці факторного простору ставиться у відповідність нечітке число з параметричною функцією належності. Залежність параметрів цієї функції належності від факторів впливу описується чіткими регресійними моделями. Коефіцієнти регресії визначаються за нечіткою навчальною вибіркою. A new structure of fuzzy regression model is proposed. The model maps an input vector into output fuzzy number with parametrical membership function. Crisp regression models take into account a dependence of the membership function parameters upon the influence factors. The regression coefficients are calculated based on learning sample. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Адаптивное управление и методы идентификации Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности Нечітка ідентифікація на основі регресійних моделей параметричної функції належності Fuzzy identification based on regression models of parametrical membership function Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности |
| spellingShingle |
Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности Штовба, С.Д. Адаптивное управление и методы идентификации |
| title_short |
Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности |
| title_full |
Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности |
| title_fullStr |
Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности |
| title_full_unstemmed |
Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности |
| title_sort |
нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности |
| author |
Штовба, С.Д. |
| author_facet |
Штовба, С.Д. |
| topic |
Адаптивное управление и методы идентификации |
| topic_facet |
Адаптивное управление и методы идентификации |
| publishDate |
2006 |
| language |
Russian |
| container_title |
Проблемы управления и информатики |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Нечітка ідентифікація на основі регресійних моделей параметричної функції належності Fuzzy identification based on regression models of parametrical membership function |
| description |
Запропоновано нову структуру нечіткої регресійної моделі, за якої кожній точці факторного простору ставиться у відповідність нечітке число з параметричною функцією належності. Залежність параметрів цієї функції належності від факторів впливу описується чіткими регресійними моделями. Коефіцієнти регресії визначаються за нечіткою навчальною вибіркою.
A new structure of fuzzy regression model is proposed. The model maps an input vector into output fuzzy number with parametrical membership function. Crisp regression models take into account a dependence of the membership function parameters upon the influence factors. The regression coefficients are calculated based on learning sample.
|
| issn |
0572-2691 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206932 |
| citation_txt |
Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности / С.Д. Штовба // Проблемы управления и информатики. — 2006. — № 6. — С. 38-44. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT štovbasd nečetkaâidentifikaciânaosnoveregressionnyhmodeleiparametričeskoifunkciiprinadležnosti AT štovbasd nečítkaídentifíkacíânaosnovíregresíinihmodeleiparametričnoífunkcíínaležností AT štovbasd fuzzyidentificationbasedonregressionmodelsofparametricalmembershipfunction |
| first_indexed |
2025-12-07T17:54:50Z |
| last_indexed |
2025-12-07T17:54:50Z |
| _version_ |
1850873049425903616 |