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

Loading...
Thumbnail Image

Date

2024

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

ХНУРЕ

Research Projects

Organizational Units

Journal Issue

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.

Description

Keywords

нео-нечіткий нейрон, розпізнавання образів

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.