Ціунчик, Л. М.2021-07-072021-07-072021Ціунчик 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/16970Метою 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.ukкаскадна нейронна мережанейронна мережанейро-фаззі системанео-фаззі нейронсистема нечіткого висновуваннячасовий рядOther