Please use this identifier to cite or link to this item: http://openarchive.nure.ua/handle/document/2432
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorШкуро, К. А.-
dc.date.accessioned2016-09-13T07:22:01Z-
dc.date.available2016-09-13T07:22:01Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationШкуро, К. А. Методы обучения нейро-фаззи сетей со специализированными архитектурами : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / К. А. Шкуро ; МОН Украины, Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Х., 2013. – 21 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/2432-
dc.description.abstractВ роботі вперше запропоновано метод синтезу архітектури мережі на базі гібридних нейроподібних елементів, що включає метод кодування архітектури і параметрів мережі та еволюційний метод настроювання архітектури мережі, що відрізняється універсальністю і наявністю шаблону, який задає обмеження на основі апріорної інформації про властивості оброблюваних сигналів і системи, що їх генерує, а також можливістю компромісного вибору між локальним і глобальним пріоритетами в ході еволюційного пошуку. Вперше запропоновано архітек-туру мережі на базі гібридних нейроподібних елементів для оцінювання точності апроксимації, що відрізняється наявністю блоку оцінювання точності. Удоскона-лено метод Ψ-перетворення для навчання мереж на базі гібридних нейроподібних елементів, що відрізняється введенням обмежень у вигляді нерівностей на пара-метри мережі, що настроюються, та уточненням одержуваної оцінки координат глобального екстремуму за допомогою вдосконаленого гравітаційного пошуку. Отримав подальший розвиток метод синтезу мережі на базі гібридних нейроподі-бних елементів, що відрізняється двоетапною структурною та параметричною оп-тимізацією мережі. Ефективність запропонованих методів доведена експеримен-тально на тестових і реальних даних.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectнейро-фаззі мережаuk_UA
dc.subjectспеціалізована архітектураuk_UA
dc.subjectметод навчанняuk_UA
dc.subjectеволюційна оптимізаціяuk_UA
dc.subjectметод Ψ-перетворенняuk_UA
dc.subjectлокальне оцінювання то-чностіuk_UA
dc.titleМетоды обучения нейро-фаззи сетей со специализированными архитектурамиuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Appears in Collections:Автореферати

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ShkuroKA.pdf457.78 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.