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

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:
Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
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
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-56168
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
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
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_short Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
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_sort методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам
author Субботин, С.А.
author_facet Субботин, С.А.
topic Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
topic_facet Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
publishDate 2010
language Russian
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
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
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.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56168
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.
work_keys_str_mv AT subbotinsa metodysintezaimodelineironečetkihseteidlârešeniâzadačdiagnostikiiklassifikaciipopriznakam
AT subbotinsa metodisintezuímodelíneironečítkihmereždlâviríšennâzavdanʹdíagnostikitaklasifíkacíízaoznakami
AT subbotinsa themethodsofsynthesisandmodelsofneurofuzzynetworksfordiagnosisandclassificationproblemsolvingonfeatures
first_indexed 2025-11-30T14:30:00Z
last_indexed 2025-11-30T14:30:00Z
_version_ 1850857818770374656

Similar Items