Багатовимірна каскадна нейро-фаззі система з оптимізацією пулу нейронів

Abstract

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