Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies
In the paper modified learning algorithm for GMDH-wavelet-neuro-fuzzy-network in information technologies is proposed. For Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network structure optimization based on Group Method of Data Handling (GMDH) is developed and the method of structure optimization is described. Such hybrid...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Індуктивне моделювання складних систем |
|---|---|
| Datum: | 2013 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2013
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83665 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies / O. Vynokurova // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2013. — Вип. 5. — С. 130-139. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862590126798929920 |
|---|---|
| author | Vynokurova, O. |
| author_facet | Vynokurova, O. |
| citation_txt | Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies / O. Vynokurova // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2013. — Вип. 5. — С. 130-139. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Індуктивне моделювання складних систем |
| description | In the paper modified learning algorithm for GMDH-wavelet-neuro-fuzzy-network in information technologies is proposed. For Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network structure optimization based on Group Method of Data Handling (GMDH) is developed and the method of structure optimization is described. Such hybrid systems can be used for solving many tasks including signal identification and prediction, person authentication, information classification and clustering, developing pseudo-random generator based on neural networks in cryptography and etc. The experimental investigations were carried out and their results accuracy of data processing by optimally constructed Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network and network with multilayer feedforward architecture are presented and compared.
У статті запропоновано модифікований алгоритм навчання МГУА-вейлет-нейро-фаззі-мережі для вирішення задач обробки інформації. Для оптимізації структури вейвлет-нейро-фаззі системи запропоновано використовувати Метод Групового Урахування Аргументів (МГУА). Запропонована система дозволяє вирішувати широке коло задач, включаючи ідентифікацію та прогнозування сигналів, автентифікацію користувачів, класифікацію та кластеризацію інформації, розробку псевдо-випадкових генераторів на основі нейромереж в криптографії та інші. Імітаційне моделювання запропонованої архітектури та модифікованого алгоритму навчання підтверджує ефективність запропонованого підходу.
В статье предложен модифицированный алгоритм обучения МГУА-вэйвлет-нейро-фаззи сети для решения задач обработки информации. Для оптимизации структуры вэйвлет-нейро-фаззи системы предложено использовать Метод Группового Учета Аргументов (МГУА). Предложенная система позволяет решать широкий круг задач, включая идентификацию и прогнозирование сигналов, аутентификацию пользователей, классификацию и кластеризацию информации, синтез псевдо-случайных генераторов на основе нейросетей в криптографии и другие. Имитационное моделирование предложенной архитектуры и модифицированного алгоритма обучения подтверждает эффективность развиваемого подхода.
|
| first_indexed | 2025-11-27T04:09:32Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83665 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | XXXX-0044 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-11-27T04:09:32Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Vynokurova, O. 2015-06-21T17:32:50Z 2015-06-21T17:32:50Z 2013 Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies / O. Vynokurova // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2013. — Вип. 5. — С. 130-139. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. XXXX-0044 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83665 004.032.26 In the paper modified learning algorithm for GMDH-wavelet-neuro-fuzzy-network in information technologies is proposed. For Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network structure optimization based on Group Method of Data Handling (GMDH) is developed and the method of structure optimization is described. Such hybrid systems can be used for solving many tasks including signal identification and prediction, person authentication, information classification and clustering, developing pseudo-random generator based on neural networks in cryptography and etc. The experimental investigations were carried out and their results accuracy of data processing by optimally constructed Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network and network with multilayer feedforward architecture are presented and compared. У статті запропоновано модифікований алгоритм навчання МГУА-вейлет-нейро-фаззі-мережі для вирішення задач обробки інформації. Для оптимізації структури вейвлет-нейро-фаззі системи запропоновано використовувати Метод Групового Урахування Аргументів (МГУА). Запропонована система дозволяє вирішувати широке коло задач, включаючи ідентифікацію та прогнозування сигналів, автентифікацію користувачів, класифікацію та кластеризацію інформації, розробку псевдо-випадкових генераторів на основі нейромереж в криптографії та інші. Імітаційне моделювання запропонованої архітектури та модифікованого алгоритму навчання підтверджує ефективність запропонованого підходу. В статье предложен модифицированный алгоритм обучения МГУА-вэйвлет-нейро-фаззи сети для решения задач обработки информации. Для оптимизации структуры вэйвлет-нейро-фаззи системы предложено использовать Метод Группового Учета Аргументов (МГУА). Предложенная система позволяет решать широкий круг задач, включая идентификацию и прогнозирование сигналов, аутентификацию пользователей, классификацию и кластеризацию информации, синтез псевдо-случайных генераторов на основе нейросетей в криптографии и другие. Имитационное моделирование предложенной архитектуры и модифицированного алгоритма обучения подтверждает эффективность развиваемого подхода. en Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Індуктивне моделювання складних систем Наукові статті Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies Article published earlier |
| spellingShingle | Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies Vynokurova, O. Наукові статті |
| title | Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies |
| title_full | Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies |
| title_fullStr | Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies |
| title_full_unstemmed | Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies |
| title_short | Modified Learning Algorithm for GMDH-Wavelet-Neuro-Fuzzy-Network in Information Technologies |
| title_sort | modified learning algorithm for gmdh-wavelet-neuro-fuzzy-network in information technologies |
| topic | Наукові статті |
| topic_facet | Наукові статті |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83665 |
| work_keys_str_mv | AT vynokurovao modifiedlearningalgorithmforgmdhwaveletneurofuzzynetworkininformationtechnologies |