Analysis of systems of fuzzy logic to approximate fuzzy functions
Three models of fuzzy inference are considered: fuzzy pattern, fuzzy neural networks ANFIS and NEFPROX. Shown that the network ANFIS provides high quality results approximation, but requires training large number of parameters and difficult to interpret the results. Network NEFPROX convenient when i...
Збережено в:
| Дата: | 2015 |
|---|---|
| Автори: | Schegelski, Т.S., Provotar, O.O., Provotar, O.I. |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
PROBLEMS IN PROGRAMMING
2015
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/106 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems in programming |
| Завантажити файл: | |
Репозитарії
Problems in programmingСхожі ресурси
-
Fuzzy probability and fuzzy events
за авторством: Provotar, O.I., та інші
Опубліковано: (2018) -
Credibility of fuzziness: theory and application
за авторством: Provotar, O.I., та інші
Опубліковано: (2018) -
Fuzzy probabilities of fuzzy events
за авторством: O. I. Provotar, та інші
Опубліковано: (2020) -
Approximation of real data by fuzzy sets for the classification problem
за авторством: Sukhanov, Kostiantyn
Опубліковано: (2019) -
Approximate calculation of the probability measure of a fuzzy event
за авторством: O. I. Provotar, та інші
Опубліковано: (2021)