RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН // Архив

Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2017, выпуск 6-1, страницы 15–20 (Mi izkab169)

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. ФИЗИКА

Применение нейросетевого подхода к задачам логической обработки данных при построении когнитивных карт

Д. П. Димитриченко, Р. А. Жилов

Институт прикладной математики и автоматизации – филиал ФГБНУ «Федеральный научный центр «Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук», 360000, КБР, г.  Нальчик, ул.  Шортанова, 89 А

Аннотация: В настоящей работе предлагается использование логических нейронных сетей для построения когнитивных карт. Когнитивные карты успешно применяются для структурирования данных. Это позволяет провести уменьшение внутренней размерности данных, что способствует успешному построению информационных систем с большим числом параметров. Дополнительную гибкость предлагаемому методу придает использование переменнозначных логических функций в качестве основы для построения логических нейронных сетей. Предложена процедура построения когнитивных карт при помощи логических нейронных сетей.

Ключевые слова: предикат, значность предиката, переменнозначная логическая функция, логическая нейронная сеть, нечеткая логическая переменная, когнитивная карта, кластерный анализ, нейронная сеть, обучающая выборка, нечеткие множества.

УДК: 519.71

Поступила в редакцию: 12.10.2017



© МИАН, 2024