Ієрархічна нейро-нечітка модель оберненого виведення для налаштування структури класифікаційних правил
Ключові слова:
обернене логічне виведення, розв’язання нечітких логічних рівнянь, налаштування класифікаційних нечітких баз знаньАнотація
Отримав подальший розвиток адаптивний підхід до налаштування структури класифікаційних нечітких баз знань на основі трендових відношень або правил і оберненого логічного виведення. Взаємозв’язок «причини – наслідки» моделюється на основі рівнянь нечітких відношень з ієрархічною max-min/min-max композицією. Запропоновано ієрархічну нейро-нечітку модель оберненого виведення на основі трендових правил, яка дозволяє спростити процес навчання порівняно із розширеною нейро-нечіткою мережею на основі трендових відношень. Розв’язання задачі оберненого виведення здійснюється за допомогою рекурентних співвідношень, які відповідають налаштуванню координат максимуму функцій належності вхідних термів та мір значимостей комбінацій причин у експертних розв’язках трендової системи рівнянь.##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 244
Переглядів анотації: 341
Опубліковано
2016-02-15
Як цитувати
[1]
Г. Б. Ракитянська, «Ієрархічна нейро-нечітка модель оберненого виведення для налаштування структури класифікаційних правил», ІТКІ, вип. 34, вип. 3, с. 94–99, Лют 2016.
Номер
Розділ
Математичне моделювання та обчислювальні методи