Please use this identifier to cite or link to this item: http://openarchive.nure.ua/handle/document/956
Title: Адаптивное обучение эволюционирующих нейро-фаззи систем с ядерными функциями активации в задачах интеллектуального анализа данных
Authors: Дейнеко, А. А.
Keywords: еволюційна нейронна мережа
радіально-базисна нейронна мережа
узагальнена регресійна нейронна
мережа машина опорних векторів
ядерна функція активації
evolving neural network
radial-basis neural network
general regression network
support vector machine
kernel activating function
Issue Date: 2014
Citation: Дейнеко, А. А. Адаптивное обучение эволюционирующих нейро-фаззи систем с ядерными функциями активации в задачах интеллектуального анализа данных : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / А. А. Дейнеко ; М-во образования и науки Украины, Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Харьков, 2014. – 169 с.
Abstract: В дисертації вперше запропоновано адаптивний метод настроювання ансамблів нейронних мереж з ядерними функціями активації, що навчаються на основі як оптимізації, так і пам‘яті, що дозволяє забезпечити оптимальну точність вихідного сигналу ансамблю. Вперше запропоновано метод настроювання ансамблів нейро-фаззі систем з ядерними функціями належності, що навчаються на основі як оптимізації, так і пам‘яті і дозволяють забезпечити високу точність вихідного сигналу ансамблю на основі нечіткого узагальнення. Вперше запропоновані адаптивні методи навчання-самонавчання еволюційних штучних радіально-базисних нейронних мереж і еволюційних нейро-фаззі систем, що дозволяють налаштовувати не тільки всі параметри мережі, але і кількість функцій активації-належності, що дозволило уникнути «прокльону розмірності» і забезпечити необхідну точність при мінімальній кількості параметрів, які налаштовуються. Удосконалено метод навчання радіально- базисних штучних нейронних мереж шляхом використання в якості функцій активації ядерних функцій В. Єпанечнікова, що дозволило спростити і прискорити процес налаштування всіх параметрів мережі.The thesis is devoted to the development of evolving neural networks and neuro-fuzzy systems with kernel activation function that contain fuzzy support vector machine, radial basis function neural network and general regression neuro-fuzzy network as subsystems is proposed. This network is tuned using both optimization and memory based approaches and does not suffer from the “curse of dimensionality”, is able to real time mode information processing by adapting its parameters and structure to problem conditions. The evolving architecture and adaptive method of learning neuro-fuzzy system that adjusts not only their synaptic weights, but also automatically determines the quantity of neurons, the location of centers of membership functions and parameters of the receptive fields in on-line mode with hi
URI: http://openarchive.nure.ua/handle/document/956
Appears in Collections:Автореферати

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
DeynekoA.pdf602.9 kBAdobe PDFView/Open


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

Admin Tools