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

  • Ганна Борисівна Ракитянська Вінницький національний технічний університет http://orcid.org/0000-0001-5863-3730
Ключові слова: обернене логічне виведення, розв’язання нечітких логічних рівнянь, налаштування класифікаційних нечітких баз знань

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.

Біографія автора

Ганна Борисівна Ракитянська, Вінницький національний технічний університет
к.т.н., доцент кафедри програмного забезпечення
Опубліковано
2016-02-15
Як цитувати
[1]
Г. Ракитянська, Ієрархічна нейро-нечітка модель оберненого виведення для налаштування структури класифікаційних правил, ІТКІ, vol 3, № 34, с. 94-99, Лют 2016.
Розділ
Математичне моделювання та обчислювальні методи