Ієрархічна нейро-нечітка модель оберненого виведення для налаштування структури класифікаційних правил

Анотація

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.

Дані про автора

Ганна Борисівна Ракитянська, Вінницький національний технічний університет
к.т.н., доцент кафедри програмного забезпечення
Опубліковано
2016-02-15
Як цитувати
РАКИТЯНСЬКА, Ганна Борисівна. Ієрархічна нейро-нечітка модель оберненого виведення для налаштування структури класифікаційних правил. Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія, [S.l.], v. 3, n. 34, p. 94-99, feb. 2016. ISSN 2078-6387. Доступно за адресою: <https://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/214>. Дата доступу: 22 nov. 2017
Розділ
Математичне моделювання та обчислювальні методи
Ключові слова:
обернене логічне виведення; розв’язання нечітких логічних рівнянь; налаштування класифікаційних нечітких баз знань