Главная Упрощенный режим Описание Шлюз Z39.50
Авторизация
Фамилия
Пароль
 

Базы данных


- результаты поиска

Вид поиска

Область поиска
Формат представления найденных документов:
полный информационныйкраткий
Поисковый запрос: (<.>K=системы логического типа<.>)
Общее количество найденных документов : 1
1.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Синюк В. Г., Кулабухов С. В.
Заглавие : Машинное обучение нейро-нечеткой системы на основе нечеткого значения истинности
Параллельн. заглавия :Machine learning of neuro fuzzy system based on fuzzy truth value
Серия: Обработка информации и анализ данных
Разночтения заглавия :: Нечеткий вывод на основе нечеткого значения истинности: Обучение нейро-нечеткой системы с использованием эволюционной стратегии: Вычислительный эксперимент
Место публикации : Информационные технологии и вычислительные системы. - 2020. - № 1. - С.3-11: ил., табл. - ISSN 2071-8632 (Шифр itiv/2020/1). - ISSN 2071-8632
Примечания : Библиогр.: с. 9-11 (16 назв. )
УДК : 004.8
ББК : 32.813
Предметные рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): нейро-нечеткие системы--нечеткие выводы--нечеткие продукционные системы--нечеткое значение истинности--нечеткое множество--нечеткое моделирование--системы логического типа
Аннотация: Описываются нейро-нечеткие системы, в которых вывод осуществляется продукционными системами логического типа на основе нечеткого значения истинности. Для обучения таких систем рассматривается применение эволюционной стратегии. Описывается ряд особенностей реализации системы. Приводятся результаты вычислительного эксперимента, состоящего в аппроксимации функциональной зависимости нейро-нечеткой системой, обучением и оценкой качества.
Найти похожие

 
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)