logo
calendar16 феврал 2020
view1
Asosiy til:O'zbek

ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

Fan yo'nalishi:
pdf

5e48f8cf337be.pdf

PDF

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
Мазкур мақолада таҳлил объекти бўлиб параметрларнинг генетик оптимизацияси билан норавшан нейрон тўрлар ҳисобланади, чунки улар турли нейрон тўрларнинг тузилмавий қисмларини бирлаштирувчи мураккаб ўқитиш алгоритмлари ва комплекс тузилмага эга. Бундай тўрларни гибрид тизимлар деб атаймиз, улар ўз ичига радикал базис нейронлар, мантиқий нейронлар, анъанавий чегаравий қўшилувчи нейронларни олади. Уларнинг ўқитиш алгоритми одатда беллашув ўқитиш (ғолиб алгоритми бўйича)ни, параметрларнинг генетик оптимизациясини ва хатоликни тескари тарқалишнинг классик усулларини бирлаштиради.

MUALIFLAR

Teglar

# генетический алгоритм# genetic algorithm# генетик алгоритм# гибридная система# гибрид тизим# hybrid system# нечеткая нейронная сеть# параллельный генетический алгори# норавшан нейрон тўр# параллел генетик алгоритм# the fuzzy neural network# parallel genetic algorithm

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

Foydalanilgan adabiyotlar

Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы/ Под ред. Курейчика В.М. 2-е изд., испр. и доп. М.: Физматлит, 2006. – 320 с.

Darrel Whitley: A Genetic Algorithm Tutorial//; Report CS-93-103 (Revised). Department of Computer Science. Colorado State University. Fort Collins, US. November 10, 1993

Fogel D. B. Evolutionary computation: towards a new philosophy of machine intelligence. Piscatway: IEEE Press, 2000.

Goldberg D. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Massachusetts: Addison-Wesley, 1989.

Hartmann A.K., Rieger H. Optimization Algorithms in Physics. Berlin: WileyVCH, 2002. –383 c.

Koza J. R. Genetic Programming. Cambridge: The MIT Press, 1998. – 609 р.

Michalewicz Z. Genetic algorithms + Data Structures = Evolution Programs. New York: Springer-Verlag, 1996. –387 р.

Mitchell M. An Introduction to Genetic Algorithms. Cambridge: MIT Press, 1999. –158 р.

Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технология анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. 2-е изд. Уч. пособие. Спб.: БХВ – Петербург, 2007. – 384 с.

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. Р. 323–328.

Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. М.: Финансы и статистика, 2004. – 320 с.

Мухамедиева Д.Т. Моделирование слабоформализуемых процессов на основе обработки нечеткой информации. Ташкент. Институт информатики АН РУз. 2007. –231 с.

Muhamediyeva D.T. Noravshan axborot holatida sust shakllangan jarayonlarni modellashtirish. Toshkent. Matematika va axborot texnologiyalar instituti, 2010. – 400 b.

Muhamediyeva D.T. Noravshan axborotni qayta ishlash asosida sust shakllangan jarayonlarni tizimli modellashtirish muammolari. Toshkent. Matematika va axborot texnologiyalar instituti. 2010. –531 b.

Мухамедиева Д.Т. Разработка нечетких моделей задач принятия решений. AV Akademikerverlag GmbH&Co.KG Heinrich-Böcking-Str. Saarbrucken; Germany. Издательство «Palmarium Academic Publishing», 2014. – 190с.

Мухамедиева Д.Т. Применение методов мягких вычислений в слабоформализуемых системах// AV Akademikerverlag GmbH&Co.KG Heinrich-Böcking-Str. Saarbrucken, Germany. Издательство «Palmarium Academic Publishing», 2014. –181с.

Мухамедиева Д.Т., Мирзарахмедова А.Х. Аналитическое исследование и оценка социально-экономического развития региона// Collective monographie “Mechanismus der nachhaltigen entwicklung des wirtschafts systems formation” . Vol. 2. Verlag SWG imex GmbH Nurnberg: Deutschland, 2014. Р. 91–107.

Мухамедиева Д.Т. Алгоритмы построения гибридных интеллектуальных систем, основанные на эволюционном механизме. Ташкент: Навруз, 2014. – 304 с.

Бекмуратов Т.Ф., Мухамедиева Д.Т. Нечетко-множественные модели принятия слабоструктурированных решений. AV Akademikerverlag GmbH&Co.KG Heinrich-Böcking-Str. Saarbrucken; Germany. Издательство «Palmarium Academic Publishing», 2015. –172 с.

Muhamediyeva D.T. Yumshoq hisoblashlar yordamida muqobillashtirish masalalarini yеchish. Ташкент: Навруз, 2015. –281 с.

Мухамедиева Д.Т. Мониторинг ҳамда қарор қабул қилишнинг гибрид интеллектуал тизимларини қуриш усул ва алгоритмлари. Тошкент, 2016. – 250 б.

Бекмуратов Т.Ф., Мухамедиева Д.Т. Теория, методы и алгоритмы синтеза нейро-нечетких моделей принятия решений при интеллектуальном анализе данных. Ташкент, 2016. –250 с.

Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия –Телеком, 2004. –452 с.

Aliev R.A., Aliev R. Theory of Intelligent Systems and Applications//Baku: Chashyogly, 2001. –720 p.

Дарвин Ч. О происхождении видов путём естественного отбора или сохранении благоприятствуемых пород в борьбе за жизнь. М.: АН СССР, 1939. Т.3.

Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis With Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence. The MIT Press. Cambridge, 1992.

Zadeh L.A. What is Soft Computing?// Soft Computing. 1997. 1.

Zaychenko Yu. The Fuzzy Group Method of Data Handling and Its Application for Economical Processes forecasting // Scientific Inquiry. Vol. 7. 2006. №1. June. Р. 83–98.

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.