Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/9089
Название: Багатовимірна каскадна нейро-фаззі система з оптимізацією пулу нейронів
Другие названия: A multidimensional cascade neuro-fuzzy system with neuron pool optimization
Авторы: Бодянський, Є. В.
Тищенко, О. К.
Копаліані, Д. С.
Ключевые слова: нейронна мережа; нео-фаззі-нейрон; обчислювальний інтелект; еволюціонуюча гібридна система; neural network; neo-fuzzy neuron; computational intelligence; evolving hybrid system
Дата публикации: 2014
Издательство: НТУ "ХПІ"
Библиографическое описание: Бодянський Є. В. Багатовимірна каскадна нейро-фаззі система з оптимізацією пулу нейронів / Є. В. Бодянський, О. К. Тищенко, Д. С. Копаліані // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. Математичне моделювання в техніці та технологіях. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2014. – № 18 (1061). – С. 17-26.
Краткий осмотр (реферат): Запропоновано архітектуру та методи навчання багатовимірної гібридної каскадної нейронної мережі з оптимізацією пулу нейронів у кожному каскаді, що відрізняються від відомих каскадних систем обчислювального інтелекту можливістю опрацювання багатовимірних часових рядів в режимі online, що дає можливість обробляти нестаціонарні стохастичні та хаотичні сигнали нелінійних об'єктів з необхідною точністю
A new architecture and learning procedures of a multidimensional cascade neuro-fuzzy system with neuron pool optimization in each cascade were proposed. The proposed system differs from the well-known cascade systems in its capability to process multidimensional time series in an online mode, which makes it possible to process non-stationary stochastic and chaotic signals with the re¬quired accuracy
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/9089
Располагается в коллекциях:Вісник № 18

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
vestnik_HPI_2014_18_Bodianskyi_Bahatovymirna.pdf281,73 kBAdobe PDFЭскиз
Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики  Google Scholar



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.