logo
calendar16 декабр 2019
view2
Asosiy til:Rus

Мониторинг масаласини ечимини оптималлаштириш учун ўқитишнинг гибрид алгоритми

Fan yo'nalishi:
pdf

5df75b5dcd07e.pdf

PDF

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
Мониторинг ва суст шаклланган ечимларни қабул қилишни қўллаб қувватлашнинг амалий интеллектуал тизимларида асосий функционал масалалар классификация, кластеризация, тимсолларни аниқлаш, башоратлаш, ҳолатларни баҳолаш, турли типдаги параметрлар ўртасида қонуниятни аниқлаш, оптимизация ва қарор қабул қилиш ҳисобланади. Кўрсатилган типдаги ечиладиган масалаларнинг фарқли хусусияти қуйидагилар ҳисобланади: ўлчамнинг катталиги, кўп мезонлилик, бошланғич ахборот ва ҳолатларда ноаниқликларни мавжудлиги, ташқи муҳит параметрлари ўзгаришининг динамиклиги, уларни башорат қилиш қийин ва мумкин эмас ҳисобланади. Ушбу хусусиятлар кўрсатилган масалаларни ечиш учун маълумотларни интеллектуал таҳлил қилиш ва амалларни тадқиқ қилиш анъанавий усул ва воситалари билан бир қаторда мантиқий фикрлаш ва экспертларнинг ноформал эмпирик билимларига, ҳамда оптимизация, мослашув, эволюция ва ўқитиш механизмларига асосланган интеллектуал технологияларни қўллашни талаб этади.

MUALIFLAR

Teglar

# многокритериальность# гибридный алгоритм# задача оптимизации# интеллектуальная система# hybrid algorithm# optimization problem# an intelligent system# multicriteriality# гибрид алгоритм# оптимизация масаласи# интеллектуал тизим# кўп мезонлилик

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

Foydalanilgan adabiyotlar

Мухамедиева Д.Т., Примова Х.А., Ниезматова Н.А. Подходы к использованию Z-оценивания неопределенности в системах нечёткого вывода // Проблемы вычислительной и прикладной математики. – Ташкент, 2015. - № 2 (2). - С. 85-90.

Bekmuratov T.F., Mukhamedieva D.T. Neuro - fuzzy logic synthesis of fuzzy inference systems / Proceedings of Tenth International Conference on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing ICAFS, Lisbon, Portugal, 2012. - Рp. 321-328.

Wang N., Qiu C., Niu X., Xue Z. A novel Online Self-organizing Fuzzy Neural Network for function approximation. Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Cognitive Informatics, ICCI – 2010, art. no. 5599680, 2010. - Рp. 550-555.

Cheu E.Y., Quek C., Ng S.K. Time series forecasting with appetitive reward-based pseudo-outer-product fuzzy neural network. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks , art. no. 5596738, 2010

Liu K., Wei B., Liu B. Analysis model of slope deformation time series based on the genetic-adaptive neuronfuzzy inference system. Journal of Beijing Jiaotong University, 36 (1), 2012. - Рp. 56-62.

Zadeh L., Neshat N., Kazemi A., Saberi M. Predictive control of drying process using an adaptive neuro-fuzzy and partial least squares approach. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58 (5-8), 2012. -Рp. 585-596.

Malek H., Ebadzadeh M.M., Rahmati M. Three new fuzzy neural networks learning algorithms based on clustering, training error and genetic algorithm. Applied Intelligence, 2011. - Рp. 1-10.

Jin C., Chang G., Cheng W., Jiang H. Improved particle swarm optimization for fuzzy neural network training. Proceedings of the 5th International Conference on Genetic and Evolutionary Computing, ICGEC – 2011. art. no. 6042785, 2011. - Рp. 299-302.

Ye Y.-L. Structure and parameters optimization of fuzzy rough neural network. Systems Engineering and Electronics, 31 (12), 2009. - Рp. 2988-2993.

Lovassy R., Kóczy L.T., Gál L., Rudas I.J. Fuzzy neural networks stability in terms of the number of hidden layers. Proceedings of the 12th IEEE International Symposium on Computational Intelligence and Informatics, CINTI - 2011, art. no. 6108523, 2011. - Рp. 323-328.

Dasgupta D. Artificial Immune Systems and Their Applications, Springer-Verlag, 1998.

Дасгупта Д. Искусственные иммунные системы и их применение. – М.: Физматлит, 2006. - 344 с.

Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технология анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP : Уч. Пособие. – 2-е изд. – СПб.: БХВ – Петербург, 2007. – 384 с.: ил. + CD-ROM.

Zadeh L.A. What is Soft Computing? Soft Computing 1 (1997).

Wang X. Hybrid nature-inspired computation method for optimization / Doctoral Dissertation. Helsinki University of Technology, TKK Dissertations, Espoo 2009. - 161 p.

Raidl G.R. A Unified View on Hybrid Metaheuristics // Lecture Notes in Computer Science.– Springer-Verlag, 2006, Vol. 4030. – Рp. 1-12.

El-Abd, Kamel M. A taxonomy of cooperative search algorithms / Hybrid Metaheuristics: Second International Workshop. - Springer, 2005. - Vol. 3636. - Рp. 32-41.

Krasnogor N. Studies on the Theory and Design Space of Memetic Algorithms, Ph.D. Thesis, Faculty of Computing, Mathematics and Engineering, University of the West of England, Bristol, U.K., 2002. - 289 p

Eiben A.E., Michalewicz Z., Schoenauer M., Smith J.E. Parameter Control in Evolutionary Algorithms / Parameter Setting in Evolutionary Algorithms. - Springer Verlag, 2007. - Рp. 19-46.

Smith J.E., Fogarty T.C. Operator and parameter adaptation in genetic algorithms // Soft Computing, 1997. - № 1. - Рp. 81-87.

Карпенко А.П., Селиверстов Е.Ю. (2008) Обзор методов роя частиц (PSO) для задачи глобальной оптимизации // Наука и образование: электронное научно-техническое издание, www.technomag.edu.ru, март, 2009.

Chen M.-R., Lu Y.-Z., Luo Q. A novel hybrid algorithm with marriage of particle-swarm optimization and extremely optimization // Optimization Online, May 2007 (http://www.optimizationonline.org/ARCHIVE_DIGEST/2007-05.html).

Мухамедиева Д.Т. Алгоритм кластеризации правил систем нечеткого вывода // Естественные и технические науки. – Москва, 2013. - № 2. - С.248-252.

Бекмуратов Т.Ф., Мухамедиева Д.Т. Подходы к решению задачи многокритериальной оптимизации с нечеткой целью // Научный журнал «Проблемы информатики». – Новосибирск, 2014. - Вып.1. - С.3-9.

Мухамедиева Д.Т. Анализ особенностей генетических алгоритмов // Проблемы вычислительной и прикладной математики. – Ташкент, 2015. - № 1 (1). - С. 87-93.

public

SLIB.uz — O'zbekiston ilmiy jurnallari va maqolalar yagona tizimda ilmiy nashirlarni bir joyda ko'rish, izlash va ulardan foydalanish imkonini beruvchi zamonaviy platforma.

Ijtimoiy tarmoqlarda
instagramtelegramyoutubefacebook

Bog'lanish uchun

Manzil:Chilonzor tumani Qatortol ko'chasi 60B

Tel:+998(55)511-44-00

Savol-javob va takliflar uchun

© 2026 Barcha huquqlar himoyalangan.