RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки // Архив

Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки, 2018, номер 3(23), страницы 180–183 (Mi vkam269)

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ И ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА

Применение логической нейронной сети к задаче классификации

Р. А. Жилов

Институт прикладной математики и автоматизации - филиал ФГБНУ «Федеральный научный центр «Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук» (ИПМА КБНЦ РАН) , 360000, г. Нальчик, ул. Шортанова, 89А

Аннотация: Решение задачи классификации становится все более актуальным в связи с развитием технологии и разрастанием обрабатываемых объемов данных. Использование нейронных сетей обязательны при решении задач классификации, т.к. нейронные сети обладают способностью выявления значимых признаков и скрытых закономерностей. Преимуществами логической нейронной сети являются: более высокая точность классификации, большая скорость обучения и переобучения.

Ключевые слова: логические нейронные сети, обучение, классификация данных, алгоритм трассировки.

УДК: 519.7

MSC: 68T30

Поступила в редакцию: 08.06.2018

DOI: 10.18454/2079-6641-2018-23-3-180-183



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024