Адаптивний подвійний нео-нечіткий нейрон для підвищення ефективності розпізнавання образів

Плєтньов, В. В.

Публікація:
Адаптивний подвійний нео-нечіткий нейрон для підвищення ефективності розпізнавання образів

dc.contributor.author	Плєтньов, В. В.
dc.date.accessioned	2024-08-27T08:53:27Z
dc.date.available	2024-08-27T08:53:27Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	This article explores a combined approach to training the double neo-fuzzy neuron, based on principles of supervised, unsupervised, and lazy learning. This approach aims to optimize the configuration of synaptic weights and the formation of membership functions in real-time mode. Importantly, the computational simplicity and minimal reliance on training data make this method versatile and applicable across various scenarios. It holds promise for developing a double neo-fuzzy system capable of effectively adapting to non-stationary data, even with limited training data.
dc.identifier.citation	Плєтньов В. В. Адаптивний подвійний нео-нечіткий нейрон для підвищення ефективності розпізнавання образів / В. В. Плєтньов ; наук. керівник д. т. н., проф. Є. В. Бодянський // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 6 – С. 128-129. – DOI : https://doi.org/10.30837/IYF.IIS.2024.128.
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.30837/IYF.IIS.2024.128
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/28188
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	нео-нечіткий нейрон
dc.subject	розпізнавання образів
dc.title	Адаптивний подвійний нео-нечіткий нейрон для підвищення ефективності розпізнавання образів
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication