Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам

Проанализированы известные методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей прямого распространения. Впервые предложены критерии, позволяющие оценивать временную и пространственную сложность неитеративных методов обучения нейро-нечетких сетей. Проаналізовано відомі методи синтезу і моделі нейро-неч...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2010
1. Verfasser: Субботин, С.А.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56168
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:Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам / С.А. Субботин // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 153-157. — Бібліогр.: 13 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Проанализированы известные методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей прямого распространения. Впервые предложены критерии, позволяющие оценивать временную и пространственную сложность неитеративных методов обучения нейро-нечетких сетей. Проаналізовано відомі методи синтезу і моделі нейро-нечітких мереж прямого поширення. Уперше запропоновано критерії, що дозволяють оцінювати часову і просторову складність неітеративних методів навчання нейро-нечітких мереж. The known methods of synthesis and models of feed-forward neuro-fuzzy networks are analyzed. The new criteria for measuring the temporal and spatial complexity of non-iterative training methods of neuro-fuzzy networks are proposed.
ISSN:1561-5359