Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков
Предложены новые методы синтеза логически прозрачных нейронных и нейро-нечетких классифицирующих моделей в неитеративном режиме. Разработанные методы позволяют решать задачи автоматизации процессов принятия решений в технической и биомедицинской диагностике, распознавании образов. Запропоновано но...
Saved in:
| Date: | 2008 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2008
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6602 |
| 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 нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков / С.А. Субботин // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 165-173. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-6602 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Субботин, С.А. 2010-03-11T14:12:50Z 2010-03-11T14:12:50Z 2008 Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков / С.А. Субботин // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 165-173. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6602 004.93 Предложены новые методы синтеза логически прозрачных нейронных и нейро-нечетких классифицирующих моделей в неитеративном режиме. Разработанные методы позволяют решать задачи автоматизации процессов принятия решений в технической и биомедицинской диагностике, распознавании образов. Запропоновано нові методи синтезу логічно прозорих нейронних і нейро-нечітких класифікуючих моделей у неітеративному режимі. Розроблені методи дозволяють вирішувати завдання автоматизації процесів прийняття рішень у технічній та біомедичній діагностиці, розпізнаванні образів. The new non-iterative methods of logically transparent neural and neuro-fuzzy classifying model synthesis are offered. The developed methods allow to automatize the decision making processes in technical and biomedical diagnostics, in pattern recognition. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Нейросетевые технологии Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков Методи синтезу нейромережних і нейро-нечітких розпізнавальних моделей з лінеаризацією і факторним групуванням ознак Methods of neural and neuro-fuzzy recognizing model synthesis with feature linearization and factor grouping Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков |
| spellingShingle |
Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков Субботин, С.А. Нейросетевые технологии |
| title_short |
Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков |
| title_full |
Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков |
| title_fullStr |
Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков |
| title_full_unstemmed |
Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков |
| title_sort |
методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков |
| author |
Субботин, С.А. |
| author_facet |
Субботин, С.А. |
| topic |
Нейросетевые технологии |
| topic_facet |
Нейросетевые технологии |
| publishDate |
2008 |
| language |
Russian |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Методи синтезу нейромережних і нейро-нечітких розпізнавальних моделей з лінеаризацією і факторним групуванням ознак Methods of neural and neuro-fuzzy recognizing model synthesis with feature linearization and factor grouping |
| description |
Предложены новые методы синтеза логически прозрачных нейронных и нейро-нечетких классифицирующих
моделей в неитеративном режиме. Разработанные методы позволяют решать задачи автоматизации процессов
принятия решений в технической и биомедицинской диагностике, распознавании образов.
Запропоновано нові методи синтезу логічно прозорих нейронних і нейро-нечітких класифікуючих
моделей у неітеративному режимі. Розроблені методи дозволяють вирішувати завдання автоматизації
процесів прийняття рішень у технічній та біомедичній діагностиці, розпізнаванні образів.
The new non-iterative methods of logically transparent neural and neuro-fuzzy classifying model synthesis
are offered. The developed methods allow to automatize the decision making processes in technical and
biomedical diagnostics, in pattern recognition.
|
| issn |
1561-5359 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6602 |
| citation_txt |
Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков / С.А. Субботин // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 165-173. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT subbotinsa metodysintezaneirosetevyhineironečetkihraspoznaûŝihmodeleislinearizacieiifaktornoigruppirovkoipriznakov AT subbotinsa metodisintezuneiromerežnihíneironečítkihrozpíznavalʹnihmodeleizlínearizacíêûífaktornimgrupuvannâmoznak AT subbotinsa methodsofneuralandneurofuzzyrecognizingmodelsynthesiswithfeaturelinearizationandfactorgrouping |
| first_indexed |
2025-11-30T09:17:59Z |
| last_indexed |
2025-11-30T09:17:59Z |
| _version_ |
1850857185877164032 |