Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам

Завантаження...
Ескіз

Дата

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України

Анотація

Проанализированы известные методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей прямого распространения. Впервые предложены критерии, позволяющие оценивать временную и пространственную сложность неитеративных методов обучения нейро-нечетких сетей.
Проаналізовано відомі методи синтезу і моделі нейро-нечітких мереж прямого поширення. Уперше запропоновано критерії, що дозволяють оцінювати часову і просторову складність неітеративних методів навчання нейро-нечітких мереж.
The known methods of synthesis and models of feed-forward neuro-fuzzy networks are analyzed. The new criteria for measuring the temporal and spatial complexity of non-iterative training methods of neuro-fuzzy networks are proposed.

Опис

Теми

Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов

Цитування

Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам / С.А. Субботин // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 153-157. — Бібліогр.: 13 назв. — рос.

item.page.endorsement

item.page.review

item.page.supplemented

item.page.referenced