Дослідження навчання компактних нечітких баз знань типу Мамдані

• Veröffentlicht in: Штучний інтелект
• Datum: 2011
• Hauptverfasser: Штовба, С.Д., Мазуренко, В.В.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
• Schlagworte: Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60501
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Дослідження навчання компактних нечітких баз знань типу Мамдані / С.Д. Штовба, В.В. Мазуренко // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 521-529. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.

У статті досліджується процес ідентифікації багатофакторних залежностей за допомогою нечітких баз знань типу Мамдані. В роботі представлені результати експериментів із визначення залежності помилки 
 навчання компактних нечітких баз знань типу Мамдані від їх повноти. Експерименти проведено для 
 залежностей «2 входи – 1 вихід». Запропонована експоненційна модель оцінки помилки навчання від 
 повноти бази знань. В статье исследуется процесс идентификации многофакторных зависимостей с помощью нечетких баз знаний типа Мамдани. В работе представлены результаты экспериментов по определению зависимости 
 ошибки обучения компактных нечетких баз знаний типа Мамдани от их полноты. Эксперименты 
 проведены для зависимостей «2 входа – 1 выход». Предложенная экспоненциальная модель оценки 
 ошибки обучения от полноты базы знаний. The process of identifying multi-dependencies using fuzzy Mamdani-type knowledge bases is investigated. This paper presents the results of experiments on determining the dependence of tuning error of compact Mamdani-type 
 fuzzy knowledge bases on their completeness. Experiments are carried out for dependencies “2 inputs-1 output”. The 
 exponential model of estimation between training errorand the completeness of knowledge base is proposed.