Дослідження навчання компактних нечітких баз знань типу Мамдані

• Published in: Штучний інтелект
• Date: 2011
• Main Authors: Штовба, С.Д., Мазуренко, В.В.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
• Subjects: Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60501
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: 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.