Самообучающаяся каскадная спайк-нейронная сеть для нечеткой кластеризации на основе метода группового учета аргументов
Розглянуто задачу нечіткого кластерування даних за умов наявності класів, що перетинаються. Для розв’язання задачі введено архітектуру та алгоритм навчання нечіткої спайк-нейронної мережі, що узагальнює нейронні мережі третього покоління, які нині інтенсивно розвиваються і мають низку переваг над тр...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2013 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2013
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207597 |
| 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: | Самообучающаяся каскадная спайк-нейронная сеть для нечеткой кластеризации на основе метода группового учета аргументов / Е.В. Бодянский, Е.А. Винокурова, А.И. Долотов // Проблемы управления и информатики. — 2013. — № 2. — С. 25–34. — Бібліогр.: 20 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineБудьте першим, хто залишить коментар!