ПОСТРОЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ
Рассматривается процесс построения нечеткой нейросетевой классифицирующей модели (ННМ) на основе имеющихся числовых значений признаков. Показано, что интегрирование нейронных сетей и нечетких систем позволяет создавать гибридные модели, которые способны обучаться на данных посредством минимизации со...
Saved in:
| Format: | Article |
|---|---|
| Language: | Russian |
| Published: |
National Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics Problems
2018-12-01
|
| Series: | Informatika |
| Online Access: | https://inf.grid.by/jour/article/view/699 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
МОДЕЛИ ЗНАНИЙ О ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПОИСКА И ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
Published: (2018-11-01) -
ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЛОГИКО-КОМБИНАТОРНЫХ ЗАДАЧ
Published: (2019-01-01) -
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛОЖНЫХ ЗАДАЧ ГОРНОГО ПРОИЗВОДСТВА
Published: (2003-02-01) -
ПОСТРОЕНИЕ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ КЛИНИКО-ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ЛАБОРАТОРИИ
Published: (2018-12-01) -
РАЗРАБОТКИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОБОПОДГОТОВКИ И КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ВОДНОГО ТЕПЛОНОСИТЕЛЯ НА АЭС
Published: (2019-06-01)