Шкуро, К. А.2016-09-132016-09-132013Шкуро К. А. Методы обучения нейро-фаззи сетей со специализированными архитектурами : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / К. А. Шкуро ; МОН Украины, Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Х., 2013. – 21 с.http://openarchive.nure.ua/handle/document/2432В роботі вперше запропоновано метод синтезу архітектури мережі на базі гібридних нейроподібних елементів, що включає метод кодування архітектури і параметрів мережі та еволюційний метод настроювання архітектури мережі, що відрізняється універсальністю і наявністю шаблону, який задає обмеження на основі апріорної інформації про властивості оброблюваних сигналів і системи, що їх генерує, а також можливістю компромісного вибору між локальним і глобальним пріоритетами в ході еволюційного пошуку. Вперше запропоновано архітек-туру мережі на базі гібридних нейроподібних елементів для оцінювання точності апроксимації, що відрізняється наявністю блоку оцінювання точності. Удоскона-лено метод Ψ-перетворення для навчання мереж на базі гібридних нейроподібних елементів, що відрізняється введенням обмежень у вигляді нерівностей на пара-метри мережі, що настроюються, та уточненням одержуваної оцінки координат глобального екстремуму за допомогою вдосконаленого гравітаційного пошуку. Отримав подальший розвиток метод синтезу мережі на базі гібридних нейроподі-бних елементів, що відрізняється двоетапною структурною та параметричною оп-тимізацією мережі. Ефективність запропонованих методів доведена експеримен-тально на тестових і реальних даних.ukнейро-фаззі мережаспеціалізована архітектураметод навчанняеволюційна оптимізаціяметод Ψ-перетвореннялокальне оцінювання то-чностіOther