Публікація: Каскадна нечітка система для вирішення задач динамічного аналізу даних
Завантаження...
Дата
2021
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Метою дослідження є розробка каскадної нечіткої системи і методу її
навчання з підвищеною швидкодією і можливостями інтерпретовності вихідного
сигналу, а також параметричного та структурного налаштування в режимі
послідовного опрацювання інформації.
Методи дослідження. Теорія еволюційних систем обчислювального
інтелекту, що включає різні гібридні системи побудовані на основі нейронних
мереж та нечіткої логікі, методи оптимізації другого порядку, використання
Гавсівсько-Ньютоновських методів оптимізації дозволяє отримати високу
збіжність методів навчання нейро-фаззі систем, методи EDA аналізу дозволили
провести первинний аналіз часових рядів та побудувати вихідну аналітику по
побудованим прогнозуючим моделям.
Опис
Ключові слова
каскадна нейронна мережа, нейронна мережа, нейро-фаззі система, нео-фаззі нейрон, система нечіткого висновування, часовий ряд
Бібліографічний опис
Ціунчик Л. М. Каскадна нечітка система для вирішення задач динамічного аналізу даних : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Л. М. Ціунчик ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 84 с.