Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь

Рассмотрены особенности обучения и функционирования нейронных сетей при решении задачи сжатия данных без потерь в потоковом режиме. Предложен метод формирования обучающих множеств с использованием нечеткого представления выходных значений. Выполнен экспериментальный анализ влияния вида функции прина...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Математичні машини і системи
Date:2009
Main Authors: Иваськив, Ю.Л., Левченко, В.В., Лещинский, О.Л.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2009
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/47032
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь / Ю.Л. Иваськив, В.В. Левченко, О.Л. Лещинский // Мат. машини і системи. — 2009. — № 2. — С. 53–60. — Бібліогр.: 21 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862536891776106496
author Иваськив, Ю.Л.
Левченко, В.В.
Лещинский, О.Л.
author_facet Иваськив, Ю.Л.
Левченко, В.В.
Лещинский, О.Л.
citation_txt Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь / Ю.Л. Иваськив, В.В. Левченко, О.Л. Лещинский // Мат. машини і системи. — 2009. — № 2. — С. 53–60. — Бібліогр.: 21 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Математичні машини і системи
description Рассмотрены особенности обучения и функционирования нейронных сетей при решении задачи сжатия данных без потерь в потоковом режиме. Предложен метод формирования обучающих множеств с использованием нечеткого представления выходных значений. Выполнен экспериментальный анализ влияния вида функции принадлежности нечеткого выходного значения на процесс обучения сети. Розглянуті особливості навчання та функціонування нейронних мереж при розв’язанні задачі стиснення даних без втрат у потоковому режимі. Запропоновано метод формування навчальних множин з використанням нечіткого представлення вихідних значень. Виконано експериментальний аналіз впливу виду функції приналежності нечіткого вихідного значення на процес навчання мережі. The features of training and functioning neural networks in problem of lossless data compression in the stream mode are considered. The method of forming of training sets using fuzzy presentation of output values is offered. The experimental analysis of influence of kind of membership function of fuzzy output value on the training process of network is executed.
first_indexed 2025-11-24T11:41:27Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-47032
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1028-9763
language Russian
last_indexed 2025-11-24T11:41:27Z
publishDate 2009
publisher Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
record_format dspace
spelling Иваськив, Ю.Л.
Левченко, В.В.
Лещинский, О.Л.
2013-07-08T17:26:40Z
2013-07-08T17:26:40Z
2009
Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь / Ю.Л. Иваськив, В.В. Левченко, О.Л. Лещинский // Мат. машини і системи. — 2009. — № 2. — С. 53–60. — Бібліогр.: 21 назв. — рос.
1028-9763
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/47032
004.032.26
Рассмотрены особенности обучения и функционирования нейронных сетей при решении задачи сжатия данных без потерь в потоковом режиме. Предложен метод формирования обучающих множеств с использованием нечеткого представления выходных значений. Выполнен экспериментальный анализ влияния вида функции принадлежности нечеткого выходного значения на процесс обучения сети.
Розглянуті особливості навчання та функціонування нейронних мереж при розв’язанні задачі стиснення даних без втрат у потоковому режимі. Запропоновано метод формування навчальних множин з використанням нечіткого представлення вихідних значень. Виконано експериментальний аналіз впливу виду функції приналежності нечіткого вихідного значення на процес навчання мережі.
The features of training and functioning neural networks in problem of lossless data compression in the stream mode are considered. The method of forming of training sets using fuzzy presentation of output values is offered. The experimental analysis of influence of kind of membership function of fuzzy output value on the training process of network is executed.
ru
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
Математичні машини і системи
Нові інформаційні і телекомунікаційні технології
Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь
Формування нечітких навчальних множин для нейронних мереж в задачах стиснення даних без втрат
Forming of fuzzy training sets for neural networks in problems of lossless data compression
Article
published earlier
spellingShingle Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь
Иваськив, Ю.Л.
Левченко, В.В.
Лещинский, О.Л.
Нові інформаційні і телекомунікаційні технології
title Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь
title_alt Формування нечітких навчальних множин для нейронних мереж в задачах стиснення даних без втрат
Forming of fuzzy training sets for neural networks in problems of lossless data compression
title_full Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь
title_fullStr Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь
title_full_unstemmed Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь
title_short Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь
title_sort формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь
topic Нові інформаційні і телекомунікаційні технології
topic_facet Нові інформаційні і телекомунікаційні технології
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/47032
work_keys_str_mv AT ivasʹkivûl formirovanienečetkihobučaûŝihmnožestvdlâneironnyhseteivzadačahsžatiâdannyhbezpoterʹ
AT levčenkovv formirovanienečetkihobučaûŝihmnožestvdlâneironnyhseteivzadačahsžatiâdannyhbezpoterʹ
AT leŝinskiiol formirovanienečetkihobučaûŝihmnožestvdlâneironnyhseteivzadačahsžatiâdannyhbezpoterʹ
AT ivasʹkivûl formuvannânečítkihnavčalʹnihmnožindlâneironnihmerežvzadačahstisnennâdanihbezvtrat
AT levčenkovv formuvannânečítkihnavčalʹnihmnožindlâneironnihmerežvzadačahstisnennâdanihbezvtrat
AT leŝinskiiol formuvannânečítkihnavčalʹnihmnožindlâneironnihmerežvzadačahstisnennâdanihbezvtrat
AT ivasʹkivûl formingoffuzzytrainingsetsforneuralnetworksinproblemsoflosslessdatacompression
AT levčenkovv formingoffuzzytrainingsetsforneuralnetworksinproblemsoflosslessdatacompression
AT leŝinskiiol formingoffuzzytrainingsetsforneuralnetworksinproblemsoflosslessdatacompression