logo
calendar13 Fevral 2020
view28
Основной язык:Узбекский

НЕЙРО-НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ С НЕОДНОРОДНЫМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ

Область науки:
pdf

5e44e2cfbee27.pdf

PDF

Журнал «Проблемы информатики и энергетики»

Журнал «Проблемы информатики и энергетики»

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
В статье проанализированы нейро-нечеткие модели типа Сугено с разными видами функций принадлежности. Охарактеризованы оптимизационные методы обратного распространения ошибки, основанные на идеях наискорейшего спуска, и гибридного алгоритма, объединяющего методы обратного распространения ошибки и наименьших квадратов. Осуществлен сравнительный анализ результатов, полученных с использованием нейро-нечетких моделей, с экспериментальными данными по алгоритмам Grid partition и Sub Clustering на основе технологических параметров.

АВТОРЫ

Теги

# нейро-норавшан тармоқлар# ANFIS-редактор# Grid partition ва Sub Clustering# оптимизация усуллари# Сугено турдаги модель# карбонизация колоннаси# нейро-нечеткие сети# алгоритмы Grid partition и Sub C# оптимизационные методы# модель типа Сугено# карбонизационная колонна# neuro-fuzzy network# ANFIS-editor# Grid partition and SubClustering# optimization methods# Sugeno model# carbonation column

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A0220-0014

DOI:

Недоступно

Список литературы

Исмаилов М.А. Формирование диагностического пространства для производственных объектов с неоднородными характеристиками// Проблемы информатики и энергетики. 2015. №5. С. 3−11.

Рутковская Д., Пилинский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы/ Пер. с польск. Рудинского И.Д. М.: Горячая Линия –Телеком, 2004. – 452 с.

Engelbrecht A. Computational intelligence: an introduction. Sidney: John Wiley & Sons, 2007. – 597 p

Бочкарев С.В., Петроченков А.Б., Ромодин А.В. Интегрированная логистическая поддержка эксплуатации электротехнических изделий. Уч. пос. Пермь.: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2009. – 398 с.

Jang J.-S.R., Sun C.T., Mizutani E. Neuro-Fuzzy and Soft Computing. A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence. Prentice-Hall International, 1997.

Kosko B. Fuzzy Engineering. New Jersey: Prentice-Hall, 1997.

Wang Li-Xin. A Course in Fuzzy Systems and Control. Prentice Hall PTR. Upper Saddle River. NJ, 1997.

Bikbulatov A., Batyrshin I. Tuning of operations in fuzzy models by neural nets // Proceedings of 7t h Zittau Fuzzy Colloquium. Zittau, 1999. P. 142−147.

Ходашинский И.А. Идентификация нечетких систем: методы и алгоритмы// Проблемы управления. 2009. №4. С. 15−23

Ротштейн А.П., Котельникова Д.И. Идентификация нелинейных зависимостей нечеткими базами знаний // Кибернетика и системный анализ. 1998. № 5. С. 53−61.

Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия. – Телеком, 2007. – 288 с