Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://evnuir.vnu.edu.ua/handle/123456789/1390
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Щегельський, Тарас Сергійович | - |
dc.contributor.author | Провотар, Олександр Іванович | - |
dc.contributor.author | Провотар, Ольга Олександрівна | - |
dc.contributor.author | Shchehelskyi, Taras S. | - |
dc.contributor.author | Provotar, Oleksandr I. | - |
dc.contributor.author | Provotar, Olha O. | - |
dc.date.accessioned | 2013-06-05T07:56:51Z | - |
dc.date.available | 2013-06-05T07:56:51Z | - |
dc.date.issued | 2012-12 | - |
dc.identifier.citation | Щегельський, Т. С. Аналіз систем нечіткої логіки для апроксимації нечітких функцій [Текст] / Т. С. Щегельський, О. О. Провотар, О. І. Провотар // Проблеми програмування. – 2012. – № 4. – С. 43─49. | uk_UK |
dc.identifier.other | УДК 519.68 | - |
dc.identifier.uri | http://evnuir.vnu.edu.ua/handle/123456789/1390 | - |
dc.description | Щегельський Т. - асистент кафедри прикладної математики та інформатики Східноєвропейського національного університету імені Лесі Українки | uk_UK |
dc.description.abstract | Розглядаються три моделі нечіткого логічного виведення: нечіткий шаблон, нечіткі нейронні мережі ANFIS і NEFPROX. Показано, що мережа ANFIS дає якісний результат апроксимації, але вимагає на-вчання великої кількості параметрів та складна для інтерпретації результатів. Мережа NEFPROX зруч-на для інтерпретації результатів. Модель на основі нечіткого шаблону дає низьку якість апроксимації та складна для інтерпретації результатів. We consider three models of fuzzy inference: fuzzy template, fuzzy neural networks, and ANFIS NEFPROX. It is shown that the ANFIS network approximation gives quality results, but requires on-learning of a large number of parameters and the results difficult to interpret. Network NEFPROX convenient to for interpretation of results. A model based on fuzzy pattern gives a low quality of approximation and difficult to interpret results. | uk_UK |
dc.language.iso | uk | uk_UK |
dc.publisher | Інcтитут програмних систем НАН України | uk_UK |
dc.subject | ANFIS | uk_UK |
dc.subject | NEFPROX | uk_UK |
dc.subject | нечіткі нейронні мережі | uk_UK |
dc.subject | апроксимація ANFIS | uk_UK |
dc.subject | fuzzy neural network approximation | uk_UK |
dc.title | Аналіз систем нечіткої логіки для апроксимації нечітких функцій | uk_UK |
dc.type | Article | uk_UK |
Розташовується у зібраннях: | Наукові роботи (FITM) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Schehelskyi.pdf | 761,93 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.