Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/9089
Назва: Багатовимірна каскадна нейро-фаззі система з оптимізацією пулу нейронів
Інші назви: A multidimensional cascade neuro-fuzzy system with neuron pool optimization
Автори: Бодянський, Є. В.
Тищенко, О. К.
Копаліані, Д. С.
Ключові слова: нейронна мережа; нео-фаззі-нейрон; обчислювальний інтелект; еволюціонуюча гібридна система; neural network; neo-fuzzy neuron; computational intelligence; evolving hybrid system
Дата публікації: 2014
Видавництво: НТУ "ХПІ"
Бібліографічний опис: 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.
Короткий огляд (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 (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/9089
Розташовується у зібраннях:Вісник № 18

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
vestnik_HPI_2014_18_Bodianskyi_Bahatovymirna.pdf281,73 kBAdobe PDFЕскіз
Відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики  Google Scholar



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.