Плєтньов, В. В.2024-08-272024-08-272024Плєтньов 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/28188This 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.ukнео-нечіткий нейронрозпізнавання образівThesishttps://doi.org/10.30837/IYF.IIS.2024.128