Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/31528
Title: Гібридна система обчислювального інтелекту, що самонавчається, на основі спайк-нейронної мережі
Other Titles: Self-learning hybrid system of computational intelligence based on spiking neural network
Authors: Долотов, А. І.
Keywords: алгоритми; методи обчислювального інтелекту; штучні нейроні мережі; кластерізація даних; Laplace transform; Hebb rule
Issue Date: 2009
Publisher: НТУ "ХПІ"
Citation: Долотов А. І. Гібридна система обчислювального інтелекту, що самонавчається, на основі спайк-нейронної мережі / А. І. Долотов // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ "ХПИ", 2009. – № 43. – С. 62-67.
Abstract: Розглянуто гібридні системи обчислювального інтелекту, що самонавчаються, на основі спайк-нейронної мережі. Запропоновано узагальнену архітектуру такої системи, що дозволяє виконувати ієрархічну нечітку кластеризацію даних. На основі узагальненого Геббового правила самонавчання запропоновано алгоритм навчання гібридної системи. Синтезовану гібридну систему викладено у термінах Лапласового перетворення.
The self-learning hybrid systems of calculable intellect are considered on the basis of spiking neural network. Generalized architecture of such system that allows of hierarchical fuzzy clustering is proposed. Based on the generalized Hebb rule of self-learning, a learning algorithm of the hybrid system is proposed. Synthesized architecture of the hybrid system is stated in terms of the Laplace transform.
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/31528
Appears in Collections:Вісник № 43

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_KhPI_2009_43_Dolotov_Hibrydna.pdf227,08 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.