RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2018, выпуск 1, страницы 67–75 (Mi iipr198)

Анализ данных

Метод нелинейного обучения нейро-нечеткой системы вывода

М. В. Бобырь

Юго-Западный государственный университет, г. Курск

Аннотация: Рассмотрен новый метод обучения системы нейро-нечеткого вывода. Структурирована обобщенная модель нечеткого вывода с использованием в нем линейной и нелинейной функций. Приведены результаты процесса обучения нейро-нечеткой системы вывода с использованием в методе разности площадей линейной и нелинейной функции, осуществленные на модельном примере. Оценка функционирования нейро-нечеткой системы вывода осуществлялась на основе расчета коэффициента RMSE и времени её обучения. Предложенная нелинейная модель разности площадей повышает точность при обучении нечетких систем.

Ключевые слова: метод разности площадей, мягкие вычисления, дефаззификация, обучение, адаптивные нейро-нечеткие системы вывода, RMSE.



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024