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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
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:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56168
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: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
_version_ 1862633160455487488
author Субботин, С.А.
author_facet Субботин, С.А.
citation_txt 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.
collection DSpace DC
container_title Штучний інтелект
description 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.
first_indexed 2025-11-30T14:30:00Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-56168
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1561-5359
language Russian
last_indexed 2025-11-30T14:30:00Z
publishDate 2010
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
record_format dspace
spelling Субботин, С.А.
2014-02-13T00:13:44Z
2014-02-13T00:13:44Z
2010
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.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56168
004.93
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.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
Методи синтезу і моделі нейро-нечітких мереж для вирішення завдань діагностики та класифікації за ознаками
The Methods of Synthesis and Models of Neuro-fuzzy Networks for Diagnosis and Classification Problem Solving on Features
Article
published earlier
spellingShingle Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
Субботин, С.А.
Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
title Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
title_alt Методи синтезу і моделі нейро-нечітких мереж для вирішення завдань діагностики та класифікації за ознаками
The Methods of Synthesis and Models of Neuro-fuzzy Networks for Diagnosis and Classification Problem Solving on Features
title_full Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
title_fullStr Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
title_full_unstemmed Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
title_short Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
title_sort методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
topic Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
topic_facet Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56168
work_keys_str_mv AT subbotinsa metodysintezaimodelineironečetkihseteidlârešeniâzadačdiagnostikiiklassifikaciipopriznakam
AT subbotinsa metodisintezuímodelíneironečítkihmereždlâviríšennâzavdanʹdíagnostikitaklasifíkacíízaoznakami
AT subbotinsa themethodsofsynthesisandmodelsofneurofuzzynetworksfordiagnosisandclassificationproblemsolvingonfeatures