Нейро-фаззі системи для поточної кластеризації та класифікації послідовностей даних за умов їх викривленості відсутніми та аномальними спостереженнями

Бодянський, Є. В.; Плісс, І. П.

Публікація:
Нейро-фаззі системи для поточної кластеризації та класифікації послідовностей даних за умов їх викривленості відсутніми та аномальними спостереженнями

dc.contributor.author	Бодянський, Є. В.
dc.contributor.author	Плісс, І. П.
dc.date.accessioned	2016-06-21T11:03:09Z
dc.date.available	2016-06-21T11:03:09Z
dc.date.issued	2015
dc.description.abstract	Загальною фундаментальною проблемою, на розв’язання якої спрямовано проект, є створення нових підходів та засобів обчислювального інтелекту на основі нейро-фаззі підходів першого і другого типів (Type-2), що дають можливість ефективної обробки інформації за умов її дефіциту та суттєвої викривленості.	uk_UA
dc.identifier.citation	Нейро-фаззі системи для поточної кластеризації та класифікації послідовностей даних за умов їх викривленості відсутніми та аномальними спостереженнями : звіт про НДР (заключ.) : 273 / Харків. нац. ун-т радіоелектроніки ; керівник Є. В. Бодянський. – Харків, 2015. – 360 с.
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/1069
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	м’які обчислення	uk_UA
dc.subject	самонавчання	uk_UA
dc.subject	обчислювальний інтелект	uk_UA
dc.subject	гібридні системи	uk_UA
dc.subject	нейро- нео- фаззі- вейвлет- мережі	uk_UA
dc.subject	інтелектуальна обробка та аналіз даних в умовах	uk_UA
dc.subject	невизначеності	uk_UA
dc.subject	аномальні викиди	uk_UA
dc.subject	нечіткими функціями належності типу-2	uk_UA
dc.title	Нейро-фаззі системи для поточної кластеризації та класифікації послідовностей даних за умов їх викривленості відсутніми та аномальними спостереженнями	uk_UA
dc.type	Technical Report	uk_UA
dspace.entity.type	Publication