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

• Published in: Штучний інтелект
• Date: 2010
• Main Author: Субботин, С.А.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
• Subjects: Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56168
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: 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.

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.