Способы интеграции нечетких и нейронных сетей.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2007

Способы интеграции нечетких и нейронных сетей.

Проведен анализ и предложена классификация способов интеграции нечетких и нейронных сетей. Выделены классы сетей, доминирующие при представлении и анализе различных моделей сложных систем и процессов: 1) реализующих нечеткие продукционные, реляционные и функциональные модели; 2) характеризующиеся введением нечеткости в различные компоненты традиционных нейронных сетей; 3) гибридных, реализующих интеграцию нечетких и нейросетевых моделей в единую модель на […]

 

Январь 01st, 2007

Проведен анализ и предложена классификация способов интеграции нечетких и нейронных сетей. Выделены классы сетей, доминирующие при представлении и анализе различных моделей сложных систем и процессов: 1) реализующих нечеткие продукционные, реляционные и функциональные модели; 2) характеризующиеся введением нечеткости в различные компоненты традиционных нейронных сетей; 3) гибридных, реализующих интеграцию нечетких и нейросетевых моделей в единую модель на уровне решаемых задач; 4) ориентированных на представление нечетких моделей с помощью структур в виде ориентированных графов различных типов с нечеткостью.

Борисов В. В., Федулов А. С.

There are no responses so far.
Leave your response

You must be logged in to post a comment.